能通过混沌特征提取的方法实现目标识别吗?
请问大侠们一些问题:我的工作是声音信号的混沌分析。
比如,在某一位置录下一只船所发出的声音,对该离散时间序列,分析它的混沌特征:Lyapuonv指数、关联维数……老板希望我可以实现对这只船的识别,但是我越来越觉得没可能。
请教各位大侠有没有做过类似工作的?能通过混沌特征提取的方法实现目标识别吗?哪种特征参数的识别效率比较好?谢谢!
欢迎赐教!wjia5663@sohu.com
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你的意思是从多只船中识别其中的一只吗? 怎么感觉和模糊识别更接近? 时间序列主要是应用在其预测上,我不知道你这个究竟是需要识别什么?主要内容能不能大致说一下啊!回复 #1 Jessie5663 的帖子
故障诊断中有用Lyapuonv指数、关联维数识别不同故障的研究。 比如有A船、B船。我录下A船所发出的声音,对该离散时间序列,分析它的混沌特征:Lyapuonv指数a1、关联维数b1
再录下B船所发出的声音,对该离散时间序列,分析它的混沌特征:Lyapuonv指数a2、关联维数b2
当我再得到一段新录制的声音时,分析它的Lyapuonv指数a、关联维数b
如果a=a1,b=b1,则说明新的声音是A船所发出的
如果a=a2,b=b2,则说明新的声音是B船所发出的
这有可能实现吗?
回复 #6 Jessie5663 的帖子
理论上有这个可能性,但是LE指数的计算的准确性问题,因为当信号含有不同的噪音时,这些性能指标是会存在差异的,也就是a不可能完全等于a1或者a2还有一种情况,假如是a、b的叠加呢?,那还涉及的两个信号的分离问题。
(个人意见,仅供参考!) 同意无水的意见。
开始选择训练样本的时候应该多一点,A、B两类的参数a和b应该是一个范围而不仅仅是一个点。
楼主可以参考模式识别方面,一般的故障诊断方面的书里都有常用于故障分类的一些模式识别算法的介绍。
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