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Research Paper 基于 IMF 能量谱 水声信号 特征提取与分类.pdf

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简介：
经验模态分解（EMD）是一种用于处理非平稳时变信号的信号分析方法。该技术通过将所分析信号的局部特征信号按照不同时间尺度进行分解，从而提取出这些局部特征信号的本征模式分量（IMF）。在此研究中，我们提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方案。具体而言，通过对水声信号施加EMD分解处理后，能够获得各本征模式分量，并将其转换为对应的能量谱特征向量表示。随后，在分类实验中，我们采用支持向量机（SVM）作为分类器进行建模训练。通过对比分析可知，在同类实验中，采用IMF能量谱作为特征向量的分类效果显著优于基于小波能量谱的方法，并且其平均正确率可达到88%以上。

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  • 论文研究：基于IMF能量熵的思维作业脑电特征提取与分类分析.pdf
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