水声信号熵特征提取与分类研究  

作　　者：付君宇 陈越超 权恒恒 

机构地区：[1]声纳技术重点实验室第七一五研究所,杭州310023

出　　处：《声学与电子工程》2018年第1期34-37,共4页Acoustics and Electronics Engineering

摘　　要：为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征。分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型,而模糊熵特征对于四类目标类型的平均识别率达到了98.55%,验证了模糊熵可作为区分文中四类水声信号的有效特征。

关 键 词：近似熵 样本熵 模糊熵 特征提取 SWT 

分 类 号：TB56[交通运输工程—水声工程]