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針對多傳感器目標信號的特點,運用小波變換和FOBW編碼對信號進行特征提取。在此基礎上,運用D2S 證據理論對目標進行融合識別。與單一傳感器的識別結果相比較,上述方法能明顯提高識別能力,同時降低識別的不確定性,提高識別的實時性。
關鍵詞: 傳感器; D2S 證據理論; 小波變換; FOBW編碼; 模式識別
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
關鍵詞: 傳感器; D2S 證據理論; 小波變換; FOBW編碼; 模式識別
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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