基于頻譜特征與非線性理論的錢塘江涌潮檢測(cè).pdf

1、錢塘江由于其獨(dú)特的地理位置以及受天體作用力的影響，形成了涌潮這一舉世矚目的自然景觀。一方面涌潮帶來了很高的觀賞價(jià)值，但是另一方面也不能忽略它可能帶來的危害，因錢塘江涌潮導(dǎo)致人員和財(cái)產(chǎn)損失每年都有報(bào)道。如果能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)涌潮快速精確的檢測(cè)，并及時(shí)發(fā)布預(yù)警信息，就可以有效的減少對(duì)沿岸人員生命和財(cái)產(chǎn)的損失。文中提出了基于聲學(xué)識(shí)別的涌潮檢測(cè)方法，利用提取到的涌潮頻譜特征與分類器結(jié)合實(shí)現(xiàn)涌潮自動(dòng)檢測(cè)，主要工作如下：
　?。?）利用特定的聲級(jí)計(jì)采

2、集大量的涌潮到達(dá)時(shí)的聲音信號(hào)作為正樣本，同時(shí)采集了大量的非涌潮聲音信號(hào)作為負(fù)樣本以提升識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性，進(jìn)而提取聲音信號(hào)的特征參數(shù)，利用相關(guān)非線性理論構(gòu)建相應(yīng)的涌潮識(shí)別系統(tǒng)。
　　（2）研究涌潮到達(dá)時(shí)聲音信號(hào)的頻域與時(shí)域特性，提取涌潮頻譜特征參數(shù)。采用基于LPC倒譜系數(shù)(LPCC)特征提取方法以及Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)特征提取方法，同時(shí)還通過靜態(tài)特征差分獲取聲音信號(hào)的動(dòng)態(tài)特征參數(shù)。通過對(duì)聲音信號(hào)的特征提取，訓(xùn)練不同聲學(xué)特征

3、的模型，比較不同的特征值提取方法對(duì)最終識(shí)別精度的影響。
　?。?）在非線性理論方面主要利用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。詳細(xì)的介紹了兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，通過對(duì)聲音信號(hào)特征參數(shù)的訓(xùn)練，獲得相應(yīng)的模型，對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別，最后通過大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種分類器的識(shí)別精度進(jìn)行對(duì)比，并分析比較只有12維的靜態(tài)特征，12維靜態(tài)特征和12維的動(dòng)態(tài)特征以及12維靜態(tài)特征和24維的動(dòng)態(tài)特征下兩個(gè)分類器的最終識(shí)別精度。
　?。?）為驗(yàn)證算法的可行性以