针对复杂背景环境中多种类声目标识别问题,结合各类目标在频域所展现出的的特点,对比了三种特征选择方法的分类性能.首先,对目标样本进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)获得原始频域特征;其次,通过不同特征选择方法获得不同维度的最优特征组合;最后,建立线性判别分类器进行分类性能评价.试验结果表明,顺序前向浮动搜索算法(Sequential Forward Floating Search,SFFS)所选择的特征相比另外两种方法具有更高的分类准确率,在任何一种分类模式下,其准确率均高于90％.
声目标识别 频域特征 特征选择方法 分类性能评价