【摘 要】
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该文立足于非高斯假设研究水中噪声的分析、特征提取和识别分类,主要研究的工作包括以下几个方面.1.首次提出了利用高阶统计检验量T的特性解决非高斯背景下检测非高斯信号的
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该文立足于非高斯假设研究水中噪声的分析、特征提取和识别分类,主要研究的工作包括以下几个方面.1.首次提出了利用高阶统计检验量T<2>的特性解决非高斯背景下检测非高斯信号的方案,并成功地用于在海洋环境噪声背景中的船舶辐射噪声的检测.2.首次提出了基于"区间"意义下的关联维数的快速算法,即维数区间法和阀值区间法,详细地研究了它们的原理和算法.讨论了两种"区间"算法与标准算法的运算量,证实了提出的算法的先进性.3.首次完成了船舶辐射噪声的多重分形分布与工况关系的研究.提出了利用小波变换合成类1/f过程信号的方法和利用小波变换设计白化滤波器的技术途径.另外,从理论上研究了基于小波变换的两个类1/f过程信号的检测问题,证实该问题的实质就是一个能量检测过程.4.首次提出了一种小波域多尺度分形模型,即β-pmMWM混合模型,它综合了β-MWM和pm-MWM在不同尺度上的优点,提出了寻找合适尺度交接点的方法,成功地形成了上述混合模型.5.深入细致地研究了Max-Min模糊神经网络(MMNN)的基本原理,剖析了MMNN作为分类器时出现错判高的主要原因,相应地提出了改进的算法(IMMNN).
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