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首页 > 生物物理学报 > 飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法

飞行状态下四种菊头蝠回声定位声波的小波包识别方法

RECOGNITION METHOD BASED ON WAVELET PACKETS FOR ECHOLOCATION CALLS FROM FOUR SPECIES OF Rhinolophus IN FLIGHT

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摘要研究了飞行状态下的四种菊头蝠回声定位声波的识别方法.通过小波包分解得到各个频带能量作为识一别特征向量,用主成分分析法优化特征空间.提取少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求,以主成分向量作为BP神经网络的输入对蝙蝠的种类进行识别.个体识别正确率达到了80%以上,表明基于小渡包分解和神经网络识别的方法对蝙蝠回声定位声波进行识别是可行的.

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作者 冯江 [1] 张新娜 [2] 王双维 [2] 刘颖 [1] 齐晓含 [2] 何晓华 [2] 施利民 [1] 学术成果认领
作者单位 东北师范大学城市与环境科学学院,长春,130024 [1] 东北师范大学物理学院,长春,130024 [2]
关键词 蝙蝠小波包主成分分析神经网络识别
医学主题词 回声定位(Echolocation)方法(Methods)神经网(Nerve Net)翼手目(Chiroptera)主成分分析(Principal Component Analysis)
分类号 O429
栏目名称
技术与方法
DOI 10.3321/j.issn:1000-6737.2008.02.010
发布时间 2008-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（30370261） 教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-04-0309;104257） 杰出青年科学基金（20030114）
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生物物理学报

生物物理学报

2008年24卷2期

155-160页

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