Resumen

En este artículo se investiga el método de extracción de características mediante coeficientes de cepstrum de frecuencias Mel (MFCC) basado en un sensor vectorial acústico. Se simulan las señales de presión y la velocidad de las partículas del objeto submarino, y se extraen las características del objeto submarino utilizando MFCC para verificar la viabilidad del método. El experimento de extracción de características de dos tipos de objetivos submarinos se lleva a cabo, y estos objetivos submarinos son clasificados y reconocidos por Backpropagation (BP) red neuronal utilizando la fusión de multi-información. Los resultados de la investigación muestran que las características MFCC, MFCC diferencial de primer orden y MFCC diferencial de segundo orden podrían utilizarse como características eficaces para reconocer esos objetivos submarinos y la tasa de reconocimiento, que utilizando la señal de velocidad de partículas es superior a la que utiliza la señal de presión, podría mejorarse utilizando características de fusión.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:objetivos submarinos, mfcc, objetivo submarino, coeficientes cepstrum de frecuencia mel, método de extracción de características, sensor vectorial acústico, características mfcc diferenciales, señal de velocidad de partículas, orden, mfcc diferencial
• Keywords:underwater targets, mfcc, underwater target, mel frequency cepstrum coefficients, feature extraction method, acoustic vector sensor, differential mfcc features, particle velocity signal, order, differential mfcc