特征提取及特征優(yōu)選在車輛聲識別中的應用研究.pdf

1、車輛聲識別系統(tǒng)是現(xiàn)代無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Network，WSN）的一個重要組成部分，它能準確感知到機動目標是否出現(xiàn)在周圍，并判別出它們的類別和數(shù)量等信息。配合WSN中的其它功能模塊，如目標定位、跟蹤和攻擊等，它促成了一種現(xiàn)代化的、智能的偵察與作戰(zhàn)方式，在當前戰(zhàn)場信息化趨勢不斷加劇的背景下，已經(jīng)成為影響戰(zhàn)場態(tài)勢的重要因素。
　　本文設計并實現(xiàn)了一個車輛聲音識別系統(tǒng)，它可以對兩類目標車輛進行分類。系統(tǒng)由信號

2、采集、信號檢測、特征提取、特征優(yōu)選、分類識別和系統(tǒng)性能評估等模塊組成，其中特征優(yōu)選和系統(tǒng)性能評估模塊是系統(tǒng)設計階段的重要模塊。論文提出了基于OS-CFAR的聲信號檢測算法，準確地實現(xiàn)了有效聲音數(shù)據(jù)的分離，為后續(xù)特征提取及分類提供了正確的聲音類別。在介紹車輛聲識別系統(tǒng)工作原理的基礎上，論文重點分析了特征提取技術的實現(xiàn)及優(yōu)選方法，提取了短時能量、過零率、諧波集、頻譜質(zhì)心、線性預測系數(shù)、倒譜系數(shù)和小波能量等的聲音特征，形成一個備選特征庫。針對