模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (1): 42-48    DOI:
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加权熵最大优化分带分析方法及在模式分类中的应用
鲍明,管鲁阳,李晓东,田静
中国科学院声学研究所 通信声学实验室 北京 100080
SubBand Optimization with Criterion of Maximum Weighting Entropy and Its Application in Pattern Classification
BAO Ming, GUAN LuYang, LI XiaoDong, TIAN Jing
Communication Acoustics Laboratory, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080

全文: PDF (1074 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 针对信号分带优化的问题,提出功率谱加权熵最大分带分析方法.该方法在限定分带数目的条件下,以加权熵最大为优化标准,获得信号在频域的信息量最大的分带边界.在此基础上,建立功率谱加权熵最大分析模型,同时给出其实现算法.进而,依据功率谱加权熵最大的原则,提出功率谱加权熵最大分带倒谱系数分类特征,设计以线性分类距离为优化标准的权系数学习算法.并在地面目标识别的应用中取得较好效果.
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鲍明
管鲁阳
李晓东
田静
关键词 加权熵最大分带分析遗传算法    
Abstract:Power spectral subband analysis with the criterion of maximum weighting entropy is derived as a new signal analysis method in this paper. The maximum information is obtained by optimizing the subbands allocated in frequency. Based on this method, a algorithm of feature extraction for classification, maximum weighting entropy cepstrum coefficients (MECC), is proposed and applied to ground vehicle recognition system. Experimental results show that MECC has better classification performance than the traditional methods.
Key wordsMaximum Weighting Entropy    SubBand Analysis    Genetic Algorithm   
收稿日期: 2006-11-20     
ZTFLH: TP391.42  
作者简介: 鲍明,男,1973年生,副研究员,主要研究方向为声信号智能处理、统计学习等.E-mail:baoming@mail.ioa.ac.cn.管鲁阳,男,1979年生,博士研究生,主要研究方向为声学信号处理、模式识别等.李晓东,男,1966年生,研究员,主要研究方向为非线性物理声学、音频信号处理、声场智能控制等.田静,男,1961年生,研究员,博士生导师,主要研究方向为物理声学、声信号分析、声场智能控制等.
引用本文:   
鲍明,管鲁阳,李晓东,田静. 加权熵最大优化分带分析方法及在模式分类中的应用[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(1): 42-48. BAO Ming, GUAN LuYang, LI XiaoDong, TIAN Jing. SubBand Optimization with Criterion of Maximum Weighting Entropy and Its Application in Pattern Classification. , 2008, 21(1): 42-48.
链接本文:  
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