基于MP稀疏分解的发动机声音识别研究  

作　　者：姜愉[1] 赵荣阳[1] 董振华[2] 

机构地区：[1]钦州学院数学与计算机科学学院,广西钦州535000 [2]中国地质大学江城学院机械与电子信息学部,湖北武汉430200

出　　处：《软件导刊》2015年第3期64-66,共3页Software Guide

基　　金：钦州学院青年基金项目(2012XJKY-52Q)

摘　　要：随着汽车流动量的增大,运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大,雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法,可以有效降低环境因素的影响,完成汽车类型的识别。采用MP稀疏分解方法,用Gabor原子进行信号的分解及重构,重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳,信号分解后频域相对稳定,采用单帧进行识别,可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机,效果较好,对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。

关 键 词：MP稀疏分解 发动机声音识别 BP神经网络 Gabor原子 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]