期刊文献+

基于典型相关分析的水声特征融合方法研究

下载PDF
导出
摘要 本文利用典型相关分析(canonical correlation analysis,以下简称CCA)可以提取两个随机向量的相关性参数这一特性,研究了使用CCA方法进行水声信号的特征融合。对于2个原始的水声信号特征向量,利用它们的相关性判别函数抽取多个相关性依次降低但又互不关联的系数构成最后的鉴别特征,既达到特征融合,又剔除冗余信息。本文还研究了基于核函数的典型相关分析,以克服传统CCA的线性缺陷。最后通过仿真验证CCA算法的有效性以及KCCA较强的非线性处理能力。
作者 林劲
出处 《中国科技信息》 2014年第1期44-46,共3页 China Science and Technology Information
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献34

  • 1王俊,陈逢时.一种基于子波变换模极大值的信号重建方法[J].系统工程与电子技术,1996,18(3):7-15. 被引量:7
  • 2张尧庭.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社,1999.35-46.
  • 3Fan Honghong,IEEE Intemational Radar Conference,1995年,416页
  • 4王宏禹,数字信号处理专论,1995年,240页
  • 5Hotelling H.. Relations between two sets of variates. Biometrika, 1936, 28: 321~377.
  • 6Phillips P.J., Moon H.J., Rizvi S.A., Rauss P.J.. The FERET evaluation methodology for face recognition algorithms. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000, 22 (10): 1090~1104.
  • 7Bolme D.S., Beveridge J.R., Teixeira M., Draper B.A.. The CSU face identification evaluation system: Its purpose, features, and structure. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Computer Vision Systems(ICVS), Graz, Austria, 2003, 304~313.
  • 8Turk M., Pentland A.. Face recognition using Eigenfaces. In: Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii, USA, 1991, 586~591.
  • 9Belhumeur P.N. et al.. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition using class specific linear projection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1997, 19(7): 711~720.
  • 10Jin Z., Yang J.Y., Tang Z.M., Hu Z.S.. A theorem on the uncorrelated optimal discriminant vectors. Pattern Recognition, 2001, 34(7): 2041~2047.

共引文献241

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部