基于核主成分分析和支持向量機(jī)的飛機(jī)艙音信號(hào)的識(shí)別.pdf

1、隨著社會(huì)進(jìn)步和民航業(yè)的迅猛發(fā)展，政府、航空公司和公眾對(duì)航空安全的要求越來(lái)越高。
　　 飛機(jī)上用來(lái)記錄各類聲音數(shù)據(jù)的設(shè)備——駕駛艙話音記錄器（Cockpit Voice Recorder，CVR），無(wú)疑成為保障航空安全的關(guān)鍵所在。CVR是必不可少的機(jī)載設(shè)備，它通過(guò)4個(gè)獨(dú)立聲道記錄著駕駛艙內(nèi)最近2小時(shí)或30分鐘的各種聲音，包括機(jī)組內(nèi)話、陸空通話、音響警告等。這些聲音記錄不僅能夠用來(lái)判斷機(jī)組的操縱、意識(shí)、決斷、生理心理狀態(tài)，還可以分析

2、航空器狀態(tài)及所處環(huán)境，為事故調(diào)查提供了又一豐富而準(zhǔn)確的依據(jù)。
　　 針對(duì)CVR中記錄的聲信息多而復(fù)雜、頻率范圍寬、信號(hào)非平穩(wěn)等特點(diǎn)，本文結(jié)合小波變換及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，從CVR的背景聲中分離出有用的信號(hào)，并對(duì)分離后的信號(hào)進(jìn)行分類，有效地實(shí)現(xiàn)了CVR 背景聲的識(shí)別，對(duì)確定航空事故原因及保障未來(lái)飛行安全，都具有重要的實(shí)用價(jià)值。
　　 首先，在中國(guó)民用航空總局航空安全技術(shù)中心建立的“飛機(jī)艙音信息樣本庫(kù)”基礎(chǔ)上，應(yīng)用小波降噪原理對(duì)

3、CVR的信號(hào)進(jìn)行降噪處理，結(jié)合獨(dú)立分量分析的快速固定點(diǎn)算法對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行分離，得到分離后的開(kāi)關(guān)、旋鈕、警報(bào)等獨(dú)立聲音樣本。
　　 其次，選擇分離后的獨(dú)立樣本，進(jìn)行信號(hào)處理，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，提取他們的短時(shí)能量、短時(shí)平均幅度、幅值譜及Mel 倒譜參數(shù)等特征作為樣本的特征參數(shù)用于分類識(shí)別。
　　 隨后本文深入研究了核方法在特征提取方面的應(yīng)用，對(duì)CVR樣本的數(shù)據(jù)空間進(jìn)行了壓縮，并將核主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，分析了核主成分分析