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基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类: 2017年; 提出了一种基于主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)双空间特征提取方法,PCA-KICA方法.运用碰撞声装置采集玉米完好粒声信号、虫蛀粒声信号、霉变粒声信号,首先将信号在PCA空间进行特征提取,然后将提取的特征送入到KICA空间提取信号的特征向量,最终送入到粒子群优化的支持向量机分类器中进行分类.实验结果证明,单空间特征提取算法对于3类信号的分类效果不理想,但是采用双空间中特征子空间的互补性可以克服单空间的限制.PCA-KICA双空间特征提取方法的识别率最高,完好粒、虫蛀粒、霉变粒的识别率分别达到95.00%、96.40%、97.80%.; 孙雪华郭敏马苗; 关键词：主元分析特征提取

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孙雪华