课设的支持向量机优化算法测试源程序

资 源 简 介

课设的支持向量机优化算法测试源程序

详 情 说 明

本文将介绍一个基于支持向量机（SVM）优化的数字识别系统设计方案。该系统通过分析两帧图像间的像素差异来捕捉动态特征，实现了对10种数字音频的高准确率识别（98%）。

核心算法围绕特征工程展开：首先计算音频信号的能量熵，这能有效反映信号的复杂度；接着采用多重分形非趋势波动分析（MF-DFA）方法，这种非线性分析方法特别适合处理非平稳信号的特征提取。

系统创新性地结合了特征降维和特征融合技术：通过降维处理消除冗余信息，再通过相关性分析选取最具判别力的特征组合。这种混合特征策略既保留了原始信号的关键特性，又显著提升了SVM分类器的泛化能力。

实验结果表明，该方案在保持较高运算效率的同时，将识别准确率提升至98%，这主要得益于三个关键设计：优化的像素级差异表征、基于信息熵的特征筛选、以及SVM核函数的针对性调参。这套方法可扩展应用于其他时序信号的模式识别场景。