基于車輛聲頻信號(hào)的車型自動(dòng)分類與識(shí)別.pdf

1、車型自動(dòng)分類與識(shí)別是智能化交通的重要組成部分。磁頻率、視頻等技術(shù)已被應(yīng)用于車型自動(dòng)分類與識(shí)別中。利用車輛行駛過程中所產(chǎn)生的聲頻信號(hào)進(jìn)行交通控制與管理是一種新方法，有較大的應(yīng)用前景。 本文首先概述了車輛聲頻信號(hào)的產(chǎn)生原理及特點(diǎn)，為車輛聲頻信號(hào)的產(chǎn)生過程建立了線性模型，并介紹了同態(tài)處理的基本理論及倒譜參數(shù)的取得及其優(yōu)點(diǎn)。然后對(duì)AR模型參數(shù)的估計(jì)及其快速的格型算法做了詳細(xì)的敘述，并以此為基礎(chǔ)介紹了線性預(yù)測(cè)編碼(LPC)系數(shù)的提取過程。

2、本文接著分析以了短時(shí)平均能量、短視平均過零率、功率譜等車輛聲頻信號(hào)特征為基礎(chǔ)進(jìn)行車型自動(dòng)分類與識(shí)別中存在的問題，選取基于線性預(yù)測(cè)編碼(LPC)的倒譜系數(shù)LPCC作為車輛聲頻信號(hào)的特征進(jìn)行車型自動(dòng)分類與識(shí)別。 本文對(duì)車輛聲頻信號(hào)提取其LPCC特征參數(shù)，并使用本文介紹的直接距離判別法、Fisher判別法及K均值聚類算法數(shù)據(jù)分析方法及分類識(shí)別流程對(duì)車輛進(jìn)行自動(dòng)分類與識(shí)別。通過對(duì)所采集的四類車輛聲頻信號(hào)進(jìn)行分類與識(shí)別，結(jié)果證明此方法是準(zhǔn)