水声信号熵特征提取与分类研究

为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征。分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型,而模糊熵特征对于四类目标类型的平均识别率达到了98.55%,验证了模糊熵可作为区分文中四类水声信号的有效特征。