论文部分内容阅读
为了利用靶物反射声有效识别靶物材质，提出了一种新的基于经验模态分解（ EMD）和最小二乘支持向量机（ LS-SVM）相结合的靶物材质识别方法。首先应用模极大值算法识别靶物边界点，提取边界点内的反射声信号进行小波降噪预处理，对预处理后的信号进行EMD分解，并计算获得各个本证模态（ IMF）分量的短时能量比，作为对应不同靶物材质的特征值输入到利用LS-SVM建立的多分类模型。介绍了上述方法的基本原理，设计了试验装置和靶物材质识别影响因素分析试验方案。实验结果表明：靶物的内部结构和外形大小因素对靶物材质识别率影