Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy

MFCC과 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용한 수중 천이신호의 특징추출 및 식별

  • Jung, Jae-Gun (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Park, Jeong-Hyun (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Kim, Dong-Wook (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Hwang, Chan-Sik (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University)
  • 정재건 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 박정현 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 김동욱 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 황찬식 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)
  • Published : 2009.05.22

Abstract

본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.

Keywords