Detta dokument fokuserar på klassificering av olika fordon som använder ljud från fordonen. I detta papper klassificerar kvadreringsdiskriminant analys ljudsignaler från passerande fordon till buss, bil, motor och lastbil kategorier baserat på funktioner som kort tid energi, genomsnittlig noll crossrate, och tonhöjd frekvens av periodiska segment av signaler. Simuleringsresultat visar att man bara genom att ta hänsyn till vektorer med hög energifunktion kan uppnå bättre klassificeringsnoggrannhet på grund av att lågenergiregioner korresponderar med bakgrundsljud. För att separera dessa element, kort tid energi och genomsnittliga noll crossrate används samtidigt. I vår metod har vi använt några funktioner som är enkla att beräkna i tid domän och möjliggör praktiskt genomförande av effektiv klassificering. Även om beräkningskomplikationen är 2 låg, är klassificeringsnoggrannheten jämförbar med andra klassificeringsmetoder baserade på långfunktionella vektorer som rapporterats i litteraturen för detta problem.
Feature vektor ingår bland annat kort tid energi, genomsnittlig noll korsningsfrekvens, och tonhöjdsfrekvens periodiska segment av signaler, vilket ger 80% korrekthet för SVM med 12 Mel koefficienter REF.
Classification of Vehicles Based on Audio Signals using Quadratic Discriminant Analysis and High Energy Feature Vectors
{'venue': 'International Journal on Soft Computing (IJSC) Vol.6, No. 1, February 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}