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基于ICA和HMM的战场混叠声目标识别
被引量：
3
1
作者
陈功
张雄伟
《弹道学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期92-96,共5页
为识别战场混叠声目标,提出一种基于独立分量分析(ICA)的声目标盲分离和隐马尔可夫(HMM)识别的混合声识别方法.建立已知声目标的HMM,实现混叠声目标盲分离,提取的线性预测系数作为声目标识别参数,通过K均值聚类得到训练和识别特征向量,...
为识别战场混叠声目标,提出一种基于独立分量分析(ICA)的声目标盲分离和隐马尔可夫(HMM)识别的混合声识别方法.建立已知声目标的HMM,实现混叠声目标盲分离,提取的线性预测系数作为声目标识别参数,通过K均值聚类得到训练和识别特征向量,通过Viterbi解码判断声目标的类别.仿真结果表明,ICA分析能有效地分离混叠声目标信号,基于线性预测系数的HMM识别率较高,混合模型识别系统在混叠声目标识别中具有可行性.
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关键词
独立分量分析
隐马尔可夫模型
线性预测系数
目标识别
仿真
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职称材料
题名
基于ICA和HMM的战场混叠声目标识别
被引量：
3
1
作者
陈功
张雄伟
机构
解放军理工大学通信工程学院
出处
《弹道学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期92-96,共5页
文摘
为识别战场混叠声目标,提出一种基于独立分量分析(ICA)的声目标盲分离和隐马尔可夫(HMM)识别的混合声识别方法.建立已知声目标的HMM,实现混叠声目标盲分离,提取的线性预测系数作为声目标识别参数,通过K均值聚类得到训练和识别特征向量,通过Viterbi解码判断声目标的类别.仿真结果表明,ICA分析能有效地分离混叠声目标信号,基于线性预测系数的HMM识别率较高,混合模型识别系统在混叠声目标识别中具有可行性.
关键词
独立分量分析
隐马尔可夫模型
线性预测系数
目标识别
仿真
Keywords
idependent
component analysis
hidden
Markov
model
LPC
target
identification
simulation
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
基于ICA和HMM的战场混叠声目标识别
陈功
张雄伟
《弹道学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
3
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职称材料
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