论文研究-基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类.pdf

经验模态分解（EMD）是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法，该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解，从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数（IMF）。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法，通过对水声信号进行经验模态分解，提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量，从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机（SVM）分类器进行。实验结果表明，相对于小波能量谱特征提取法而言，利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果，平均正确率达88%以上。