典型文献
基于SAE-SVM算法的振动信号定位方法研究
文献摘要：
针对传统振动信号短时能量检测法精度低、需手工参数选择等问题,提出了一种稀疏自编码器(SAE)网络,用于提取振动信号有效特征,并将其用于支持向量机(SVM),从而检测脚步振动信号.为了缓解了振动信号色散效应造成的信号失真问题,使用了小波分解(WT)方法,并基于实验分析优化了分解参数,然后基于广义互相关和到达时间差(TDoA)算法进行定位解算.实验结果表明,相比人工特征筛选,SAE-SVM算法的活动段检测精度可达96.8％,系统平均定位误差为0.82 m.
文献关键词：
室内定位;脚步振动;稀疏自编码器;支持向量机;小波分解
中图分类号：
作者姓名：
诸燕平;谭强志
作者机构：
常州大学微电子与控制工程学院 常州213164;常州大学计算机与人工智能学院 常州213164
文献出处：
引用格式：
[1]诸燕平;谭强志-.基于SAE-SVM算法的振动信号定位方法研究)[J].电子测量技术,2022(16):15-20
A类：
B类：
SAE,信号定位,定位方法,短时能量,能量检测法,参数选择,稀疏自编码器,有效特征,脚步振动信号,色散效应,信号失真,真问题,小波分解,WT,分析优化,广义互相关,到达时间差,TDoA,定位解算,比人,特征筛选,检测精度,平均定位误差,室内定位
AB值：
0.360052
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