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题名无人机飞行声特征与提取方法比较
被引量：8
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作者
金恒康
张一闻
王耀杰
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机构
武警工程大学信息工程学院
武警工程大学密码工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第22期103-107,112,共6页
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基金
国家自然基金青年科学基金项目(61101238)
全军军事类研究生资助课题~~
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文摘
目前,对无人机飞行声信号的分析主要是基于传统语音信号处理的手段,并未进行深入分析。文中针对无人机飞行声信号,结合无人机的气动特点深入研究分析得出无人机声信号的特征,分析比较傅里叶变换(FFT)、梅尔倒谱系数(MFCC)和基因周期3种特征提取算法并提取特征,应用支持向量机(SVM)分类算法,进行机型识别分类。实测与实验结果表明,FFT与MCC识别率相近,FFT运算复杂度低,基因周期不太适合单独进行特征识别,因此得出FFT适合作为无人机声特征提取方法。
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关键词
无人机声信号
声信号特征提取
机型分类
算法分析
特征识别
实验分析
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Keywords
UAV acoustic signal
acoustic signal feature extraction
UAV type classification
algorithm analysis
feature recognition
experimental analysis
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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