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声频特征在车型自动分类识别中的应用研究 被引量:1

Applied Research Based on Vehicle Acoustic Feature in Automatic Vehicle Classification and Recognition
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摘要 为满足智能化交通的需要,利用车辆声频信号特征进行车型自动识别,对车辆声频信号进行建模,以线性预测编码倒谱(LPCC)为特征,采用聚类分析算法划分车型,并使用Fisher判别法对车型进行识别。实验结果表明此方法可准确和有效的实现车型的自动分类与识别。 In order to meet the intelligent transportation requirements, vehicle acoustic feature was used to achieve the automatic vehicle classification and recognition. The vehicle acoustic signal is modeled and the linear predictive coding cepstrum is involved as a feature parameter. The study introduce cluster analysis and discriminant analysis to achieve the automatic vehicle classification and recognition. Data test proves that the method achieve the accurate and effective automatic vehicle classification and recognition.
出处 《电脑知识与技术(过刊)》 2013年第12X期8075-8077,共3页 Computer Knowledge and Technology
关键词 车辆声频信号 LPCC参数 Fisher判别法 K均值聚类算法 vehicle acoustic signal LPCC parameter Fisher's discriminance K-means arithmetic
  • 相关文献

参考文献2

  • 1吴今培,孙德山.现代数据分析[M]机械工业出版社,2006.
  • 2[美]JohnG.Proakis等著,汤俊等译.统计信号处理算法[M]. 清华大学出版社, 2006

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同被引文献4

引证文献1

二级引证文献1

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