【摘要】：針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)聲信號(hào)復(fù)雜多變的特點(diǎn),提出了一種基于小波包特征參數(shù)(WPFC)和隱馬爾科夫模型(HMM)相結(jié)合的戰(zhàn)場(chǎng)聲目標(biāo)識(shí)別方法。該方法利用小波包對(duì)信號(hào)高、低頻段能進(jìn)行精細(xì)劃分,從而得到更能反映戰(zhàn)場(chǎng)聲信號(hào)特征的小波包特征參數(shù);并利用HMM具有很強(qiáng)的表征時(shí)變信號(hào)能力的優(yōu)點(diǎn),將HMM作為訓(xùn)練識(shí)別模型。仿真結(jié)果表明了此方法的準(zhǔn)確性和可行性。
【圖文】：

彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào)第34卷時(shí)還能很好的描述戰(zhàn)場(chǎng)聲信號(hào)的瞬態(tài)特性。Coifman等人提出的小波包理論可以很好的滿足這一需求［5］。圖1MFCC參數(shù)提取過(guò)程在小波包參數(shù)的提取過(guò)程中，，可以借鑒語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)MFCC的提取方法［6］。MFCC特征參數(shù)提取需要將信號(hào)經(jīng)FFT后通過(guò)一組三角帶通濾波器進(jìn)行濾波，這兩個(gè)過(guò)程完全可以用小波包代替，就得到新的特征參數(shù)WPFC。圖2為WPFC提取過(guò)程。圖2WPFC參數(shù)提取過(guò)程完整的WPFC參數(shù)計(jì)算過(guò)程如下。1．1對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)聲信號(hào)預(yù)處理預(yù)處理過(guò)程包括預(yù)濾波、采樣、A/D轉(zhuǎn)換、預(yù)加重、分癥加窗等幾個(gè)步驟。預(yù)濾波的目的是抑制信號(hào)中超出采樣頻率fs/2的部分。預(yù)加重一般是在信號(hào)數(shù)字化之后，在參數(shù)分析之前用6dB/倍頻程提升高頻特性的預(yù)加重?cái)?shù)字濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)，它是一階的數(shù)字濾波器:H(z)=1－μz－1(2)其中μ=0．9375。分癥加窗:此處的分幀是為了提高提取特征參數(shù)的精確度，而不是為了滿足提取MFCC參數(shù)時(shí)的短時(shí)平穩(wěn)假設(shè)。分幀一般采用交疊分段的方法，是為了使幀與幀之間平滑過(guò)渡，保持信號(hào)的連續(xù)性，幀移與幀長(zhǎng)的比值一般取0～1/2，分幀可用移動(dòng)的有限長(zhǎng)度窗口進(jìn)行加權(quán)的方法，文中采用漢明窗來(lái)實(shí)現(xiàn):w(n)=0．54－0．46cos［2πn/(N－1)］，0≤n≤N－10，n={else(3)1．2小波包分解給定正交尺度函數(shù)φ(x)=μ0(x)和小波基函數(shù)ψ(x)=μ1(x)，其二尺度方程為［5］:μ2l=i

本文編號(hào)：2551146