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飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法
被引量:
1
1
作者
冯江
张新娜
+4 位作者
王双维
刘颖
齐晓含
何晓华
施利民
《生物物理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期155-160,共6页
研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法。通过小波包分解得到各个频带能量作为识别特征向量,用主成分分析法优化特征空间。提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输...
研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法。通过小波包分解得到各个频带能量作为识别特征向量,用主成分分析法优化特征空间。提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输入对蝙蝠的种类进行识别。个体识别正确率达到了80%以上,表明基于小波包分解和神经网络识别的方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的。
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关键词
蝙蝠
小波包
主成分分析
神经网络
识别
下载PDF
职称材料
题名
飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法
被引量:
1
1
作者
冯江
张新娜
王双维
刘颖
齐晓含
何晓华
施利民
机构
东北师范大学城市与环境科学学院
东北师范大学物理学院
出处
《生物物理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期155-160,共6页
基金
国家自然科学基金项目(30370261)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0309)
+1 种基金
教育部重点项目(104257)
吉林省杰出青年基金项目(20030114)~~
文摘
研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法。通过小波包分解得到各个频带能量作为识别特征向量,用主成分分析法优化特征空间。提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输入对蝙蝠的种类进行识别。个体识别正确率达到了80%以上,表明基于小波包分解和神经网络识别的方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的。
关键词
蝙蝠
小波包
主成分分析
神经网络
识别
Keywords
Bats
Wavelet packet
Principal components analysis
Neural network
Recognition
分类号
O429 [理学—声学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法
冯江
张新娜
王双维
刘颖
齐晓含
何晓华
施利民
《生物物理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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参考文献
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