針對短時窗平均/長時窗平均算法從次聲臺站監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取的信號仍然包含噪聲的問題,對支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法進行了研究。采用小波包分解的方法對信號進行重構(gòu),提取出各頻帶內(nèi)的重構(gòu)信號能量特征,對事件信號和噪聲進行了識別實驗,并分析了提高識別能力的方法,為工程應(yīng)用提供理論參考。實驗結(jié)果表明,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不大的情況下,通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)可以將兩種方法的識別能力提高到可以接受的水平。 

【文章來源】：應(yīng)用聲學(xué). 2020,39(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 次聲信號檢測
2 基于小波包分解的信號能量特征
3 基于SVM的次聲事件識別
    3.1 SVM理論
        3.1.1 基本思想
        3.1.2 核函數(shù)
        3.1.3 松弛變量
    3.2 次聲事件識別
    3.3 結(jié)果分析
4 基于ANN的次聲事件識別
    4.1 ANN模型
    4.2 次聲事件識別
    4.3 結(jié)果分析
5 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3601795