主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法.研究了基于主分量分析的声信号特征提取算法,并利用这种算法对四种战场目标的声信号进行特征提取,获得了低维的特征向量.设计了K近邻和改进BP网络两种分类器对声目标进行分类,分类结果准确率较高,均获得满意的实验效果.

采用小波包技术提取齿轮泵的振动信号的小波包能量谱及其谱熵作为改进的BP网络的输入特征进行齿轮泵的故障诊断。实验结果表明该方法大大地提高了诊断的可靠性。