《表1 时频域特征：不平衡样本下基于高斯混合生成模型的泄漏检测方法》

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《不平衡样本下基于高斯混合生成模型的泄漏检测方法》

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特征提取对于提高分类模型的性能非常关键，主要分为时频域特征和线性预测特征。时频域特征是指利用时频分析工具提取信号的时域或频域信息，表1所示为本文采用的时频域特征[6]。Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC）也是一类被用于泄漏检测的时频域特征[9]，可以较为细致的反映其频谱变化规律，如式（4）所示：