【摘 要】
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采用基于(11/2)维谱分析与K-L变换相结合的特征量分析和提取方法,获取舰船辐射噪声的有效识别信息,对舰船目标信号进行分类.首先对舰船辐射噪声进行(11/2)维谱子带能量的特征提取,然后运用K-L变换实现高维特征向量的降维,剔除冗余特征,并以改进的BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别与分类.计算机仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果和稳健性.
【机 构】
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中船重工第713研究所,河南,郑州,450015
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采用基于(11/2)维谱分析与K-L变换相结合的特征量分析和提取方法,获取舰船辐射噪声的有效识别信息,对舰船目标信号进行分类.首先对舰船辐射噪声进行(11/2)维谱子带能量的特征提取,然后运用K-L变换实现高维特征向量的降维,剔除冗余特征,并以改进的BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别与分类.计算机仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果和稳健性.
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