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应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
被引量：
9
1
作者
吴涢晖
邹士亚
+1 位作者
庞新良
陈晓雷
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第2期207-215,共9页
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进...
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进行了识别实验,并分析了提高识别能力的方法,为工程应用提供理论参考。实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过优化模型结构可以将两种方法的识别能力提高到可以接受的水平。
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关键词
次声信号检测
小波包分解
神经网络
支持向量机
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职称材料
题名
应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
被引量：
9
1
作者
吴涢晖
邹士亚
庞新良
陈晓雷
机构
防化研究院
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第2期207-215,共9页
文摘
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进行了识别实验,并分析了提高识别能力的方法,为工程应用提供理论参考。实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过优化模型结构可以将两种方法的识别能力提高到可以接受的水平。
关键词
次声信号检测
小波包分解
神经网络
支持向量机
Keywords
Infrasound signal detection
Wavelet packet decomposition
Neural network
Support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
吴涢晖
邹士亚
庞新良
陈晓雷
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020
9
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