In this section

    Identification and classification of helicopters using neural nets.

    (1998) Identification and classification of helicopters using neural nets. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    9638.pdf
    Download (4MB) | Preview

    Arabic Abstract

    تم في هذا البحث استعمال الشبكات العصبية مع طرق لتحليل المتواليات الزمنية للتعرف على البصمة الصوتية للطائرات العمودية . وكذلك استعملت طرق لتشفير الإشارات مبنية على معاملات التنبؤ الخطي لتقدير طيف الإشارات الصوتية . وتم بناء متجهات للملامح من هذه الخصائص الطيفية واستعملت لتدريب واختبار مصنف يعمل بالشبكات العصبية الصناعية . كما استعملت ملامح أخرى مستخلصة من معاملات التنبؤ الخطي مثل معاملات الانعكاس ومعاملات سبسترم ، وخطوط الطيف الزوجية في تدريب واختبار نظام الكشف والتعرف على الطائرات العمودية . وقد درسنا أيضاً إمكانية استعمال المويجات لإزالة الضوضاء وتأثير ذلك على تحسين القدرة على التمييز . ويتكون النظام المقترح من مرحلتين ، في المرحلة الأولى يتم الكشف عن وجود الطائرات العمودية . وفي الثانية يتم تمييز نوع الطائرة العمودية . وتم تقييم الطرق المختلفة للتصنيف طبقاً لدقة تمييزها .

    English Abstract

    Artificial Neural Networks (ANNs), in combination with time series analysis techniques, are applied for the recognition of helicopter sound. Coding techniques based on linear prediction coefficient (LPC) have been applied to obtain spectral estimates of the acoustic signal. Feature vectors consisting of these spectral estimates are used for the training and testing of the ANN classifiers. Other forms of the LPC parameters such as reflection coefficients, cepstrum coefficients and line spectral pairs have also been used as feature vectors for the training and testing of the ANN classifiers. We have also investigated the use of wavelet transform for signal de-noising prior to feature extraction. The performance of various feature extraction techniques is evaluated in terms of their detection and classification accuracy. The proposed helicopter recognition system consists of two stages; the first stage detects the presence of a helicopter and the second determines the type of the helicopter.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Engineering
    Department: College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
    Committee Advisor: Ahmed, M. Shahgir
    Committee Members: Ahmed, Munir and Cheded, Lahouari
    Depositing User: Mr. Admin Admin
    Date Deposited: 22 Jun 2008 13:45
    Last Modified: 01 Nov 2019 13:49
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/9638