A Seismic-Based Feature Extraction Algorithm for Robust Ground Target Classification

作者：周乾伟，童官军，谢东峰，李宝清，袁晓兵

期刊：IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL. 19,NO. 10, OCTOBER 2012

类型：SCIE

影响因子：1.388

ISSN：1070-9908

页码：639-642

摘要：使用地震动信号进行地面车辆识别具有很多优势，但是地震波的传播却高度的与本地的地质结构相关。这意味着几乎每一个不同的地质环境都需要一个独立的分类器。为了解决这个问题，本文提出一种鲁棒的特征提取方法，LSFCC（Log-Sigmoid
Frequency CepstralCoefficients）,用于使用地听器（geophone）进行地面目标分类的系统。这种方法是由MFCC（Mel
Frequency CepstralCoefficients）演化而来。通过使用LSFCC特征，使得在某一地质环境训练而得的分类器在其他地质环境中仍然有超过89%的正确率区分轮式车和履带车。

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