基于車輛聲頻信號的車型自動分類與識別.pdf

1、車型自動分類與識別是智能化交通的重要組成部分。磁頻率、視頻等技術已被應用于車型自動分類與識別中。利用車輛行駛過程中所產生的聲頻信號進行交通控制與管理是一種新方法，有較大的應用前景。 本文首先概述了車輛聲頻信號的產生原理及特點，為車輛聲頻信號的產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。然后對AR模型參數(shù)的估計及其快速的格型算法做了詳細的敘述，并以此為基礎介紹了線性預測編碼(LPC)系數(shù)的提取過程。

2、本文接著分析以了短時平均能量、短視平均過零率、功率譜等車輛聲頻信號特征為基礎進行車型自動分類與識別中存在的問題，選取基于線性預測編碼(LPC)的倒譜系數(shù)LPCC作為車輛聲頻信號的特征進行車型自動分類與識別。 本文對車輛聲頻信號提取其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)分析方法及分類識別流程對車輛進行自動分類與識別。通過對所采集的四類車輛聲頻信號進行分類與識別，結果證明此方法是準