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針對(duì)多傳感器目標(biāo)信號(hào)的特點(diǎn),運(yùn)用小波變換和FOBW編碼對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征提取。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用D2S 證據(jù)理論對(duì)目標(biāo)進(jìn)行融合識(shí)別。與單一傳感器的識(shí)別結(jié)果相比較,上述方法能明顯提高識(shí)別能力,同時(shí)降低識(shí)別的不確定性,提高識(shí)別的實(shí)時(shí)性。
關(guān)鍵詞: 傳感器; D2S 證據(jù)理論; 小波變換; FOBW編碼; 模式識(shí)別
Abstract : Wavelet transform and FOBW coding are used to extract the target’s features of acoustic and seismic signals. And then ,D2S evidential theory is used to identify the target based on wavelet transform and FOBWcoding.By comparing the simulation results of targets identification based on separate data and fusion data respectively ,the advantages of this
algorithm are testified because of its higher identification rate and better real2time.
Key words : sensors ; D2S evidential theory ; wavelet transform; FOBW coding ; model recognition
關(guān)鍵詞: 傳感器; D2S 證據(jù)理論; 小波變換; FOBW編碼; 模式識(shí)別
Abstract : Wavelet transform and FOBW coding are used to extract the target’s features of acoustic and seismic signals. And then ,D2S evidential theory is used to identify the target based on wavelet transform and FOBWcoding.By comparing the simulation results of targets identification based on separate data and fusion data respectively ,the advantages of this
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Key words : sensors ; D2S evidential theory ; wavelet transform; FOBW coding ; model recognition
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