[发明专利]一种用于分类识别的线谱增强及特征提取方法在审
| 申请号： | 201911281055.3 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN110929694A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 陈劼;张健;刘洁;韩冰 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于声信号处理技术领域，具体涉及一种用于分类识别的线谱增强及特征提取方法。本发明的方法主要包括、获取船舶噪声信号，并通过短时傅里叶变换得到LOFAR谱；从LOFAR谱中提取线谱，同时保留连续谱；放大提取的线谱的声级，获得增强线谱；将保留的连续谱与增强线谱合并；采用深度神经网络技术对获得的线谱增强的LOFAR谱进行特征提取，用于分类识别。本发明的有益效果是：可以实现在较低信噪比条件下多根频率线谱的检测和增强，并且保留连续谱的信息，提高识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 分类 识别 线谱 增强 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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