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《代表院大学(代表院国家空间科学中心)》 2019年
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小样本次声信号的教条式分类研究

文雨迪  
【摘要】:在一般生活中,潇洒现象与人类活动都可能产生一种人耳无法感知的低频信号,这种信号就是次声波,他的效率通常在0.002-20Hz之间。随着人们对次声信号研究之深刻,他所显示出来的特色信息也把赋予了越来越重要的含义。1996年,圆满禁止核试验条约(CTBT)初三建立,确认次声信号是4种核试验检测的得力途径之一,名将先后声研究推向一个新的高度。分立式识别理论在成千上万科学和艺术领域中得到了普遍重视,先后声监测领域也不特殊。在现实永利赌场中,监测体系采集到的顺序声信号存在着大量之生态噪声,列入识别工作重要性是将特定的那种次声信号从强背景干扰噪声中索取出来,同时与其它门类的顺序声事件进行区分。区别于其他领域的教条式识别,先后声分类受到两个因素的制约,一是诸如陨石降落与火箭发射时产生之顺序声信号与其他声信号相比发生几率较小,样本数量稀缺,基于大数量样本模型的吃水学习理论等分类方法在先后声信号的教条式识别中阻碍重重;二是出于次声信号本身的低频特性,导致其易受环境风等背景噪声的影响。该署要素都会增加使次声信号达到高回报率分类的透明度,基于上述分析,本文将下次声信号的普遍性与经常性两地方出发,对模式分类技术进行研究,意志小样本数据量的大前提下,增长次声事件的鉴别准确率。基金论文主要完成的劳作如下:舆论以地震、化学爆炸、陨石降落和火箭发射4类事件产生之顺序声信号为原始数据,老大,针对其易受背景噪声影响之特性对数据进行预处理,增长信号质量;下一场,名将3种特色提取方技术与在小样本模型中显示出色的LSSVM列入方法相结合,研讨基于信息熵的特色提取技术、基于信息熵与EMD诠释的特色提取技术与基于希尔伯特变换与EMD诠释的特色提取技术之特色有效性,穿越Matlab虚假得出分类准确率并开展对照分析;末了,副信号分解方法与分类器参数两地方对模式分类流程进行规范化,相比之下EMD主意与EEMD、CEEMD主意的解释效果,并对LSSVM书法进行网格优化,进一步增进次声事件的分类准确率,穿越实验证明优化作用较为明显,末了对小样本事件的最优模式识别方法进行选定,得出结论。
【学位授予单位】:代表院大学(代表院国家空间科学中心)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:O425

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