Распознавание сигналов от импульсных источников на основе формы вейвлет-спектров, построенной методом главных компонент

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предложен метод распознавания инфразвуковых акустических сигналов для двух типов импульсных источников на основе анализа формы их вейвлет-спектров. Идея построения этой формы основана на методе главных компонент. Для поиска характерных областей применяются методы морфологического анализа изображений. Предложенный метод позволяет эффективно решать задачу многоклассовой классификации акустических сигналов.

Об авторах

М. Н. Закиров

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова Российской Академии наук; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: zakirov.mn16@physics.msu.ru

физический факультет

Россия, Москва; Москва

С. Н. Куличков

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова Российской Академии наук; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: zakirov.mn16@physics.msu.ru

физический факультет

Россия, Москва; Москва

А. И. Чуличков

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова Российской Академии наук; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: zakirov.mn16@physics.msu.ru

физический факультет

Россия, Москва; Москва

Н. Д. Цыбульская

Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова Российской Академии наук

Email: zakirov.mn16@physics.msu.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Закиров М. Н., Куличков С. Н., Чуличков А. И., Чунчузов И. П., Попов О. Е., Мишенин А. А., Буш Г. А., Цыбульская Н. Д., Голикова Е. В. Метод декомпозиции в задаче акустического зондирования анизотропной структуры атмосферы // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2023. T. 511. № 1. С. 98–104.
  2. Цыбульская Н. Д., Куличков С. Н., Чуличков А. И. Исследование возможности классификации инфразвуковых сигналов от разных источников // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 4. С. 434–441.
  3. Пытьев Ю. П., Чуличков А. И. Методы морфологического анализа изображений. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. 336 с.
  4. Chulichkov A., Kulichkov S., Tsybulskaya N., Goli kova E. Comparing signal waveforms and their use in estimating signal lag time // Pure and Applied Geophysics. 2019. 176. 335–344. https://doi.org/10.1007/s00024-018-2056-x
  5. Chulichkov A., Tsybulskaya N., Tsvetaev S., Surkont O. Classification of acoustic signals of discharge processes in insulation based on the shape of their wavelet spectra // Moscow University Physics Bulletin. 2009. 64(2). 218–220. https://doi.org/10.3103/S0027134909020246
  6. Chulichkov A. I., Tsybulskaya N. D., Zakirov M. N. et al. Detecting Infrasonic Signals from Impulsive Sources on the Basis of Their Wavelet Spectrum Forms // Pure Appl. Geophys. 2022. 179. 4609–4625. https://doi.org/10.1007/s00024-022-03183-w
  7. Lilly J. M., Olhede S. C. Generalized Morse Wa ve lets as a Superfamily of Analytic Wavelets // IEEE Transactions on Signal Processing. 2012. 60. No. 11 (November 2012): 6036–6041. https://doi.org/10.1109/TSP.2012.2210890
  8. Lilly J. M., Olhede S. C. Higher-Order Properties of Analytic Wavelets // IEEE Transactions on Signal Processing. 2009. 57. No. 1 (January 2009): 146–160. https://doi.org/10.1109/TSP.2008.2007607
  9. Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix, by G. H. Golub and W. Kahan // Journal of the Society for Industrial & Applied Mathematics, Series B: Numerical Analysis. 1965. 212.
  10. A low-dimensional procedure for the characterization of human faces, by L. Sirovich and M. Kirby // Journal of the Optical Society of America A. 1987. 491.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024