小波包样本熵的扬声器异常音特征提取方法

作者：王鸿姗; 周静雷^*; 房乔楚

来源：西安工程大学学报, 2019, 33(01): 57-62.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2019.01.010

• 扬声器
• 异常音
• 基频陷波
• 小波包分解
• 样本熵
• 特征提取
• 支持向量机
• 短时傅里叶变换

为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法。在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构成特征向量。实验结果表明,在小样本的情况下,SVM算法使用小波包分解和样本熵特征提取,分类准确率为93.33%,比能量均值方法高5%,验证了特征提取方法的有效性。

• 单位
  西安工程大学