无人机飞行声特征与提取方法比较

论文摘要

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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类型: 期刊论文

作者: 金恒康,张一闻,王耀杰

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

来源: 现代电子技术 2019年22期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程,电信技术

单位: 武警工程大学信息工程学院,武警工程大学密码工程学院

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~~

分类号: TN912.3;V279

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.22.022

页码: 103-107+112

总页数: 6

文件大小: 2436K

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标签：无人机声信号论文;  声信号特征提取论文;  机型分类论文;  算法分析论文;  特征识别论文;  实验分析论文;