海底底质类型的分类与识别是海洋科学研究的基础，准确、迅速地对海底沉积物进行分类识别具有重要的军事及民用意义。采用声学方法通过遥测海底沉积物的声学特性来了解其物理力学性质，具有工作高效、经济，取得资料连续、丰富的特点，该方法结合一定的传统取样或光学观察，为海底沉积物分类提供了一种迅速而可靠的途径。鉴于海底的复杂性，某一种方法、某个特征量可能只对识别一部分类型的沉积物有效，而要有效地识别各种沉积物海底，则可能需要使用几个特征量，甚至使用几种不同的方法，因此探索新的更有效的分类特征量具有重要的意义。本文采用统计特征分类的方法，分别从时域、频域、时频分析三个方面采用不同的方法对底质类型进行分类。时域上基于能量归一化曲线和相平面方法提取与回波信号持续时间相关的特征量；频域上应用等Q值子带能量特征提取与频率衰减相关的特征量；时频域上对回波信号进行短时傅立叶变换、连续小波变换、离散小波变换、频域离散小波变换，将各变换后得到的矩阵分别进行奇异值分解作为特征量进行底质类型分类。另外，定义统计特征分类方法提取特征量的类内距与类间距的比值作为特征有效性的判别准则，通过比较得出，离散小波变换的模极大值结合奇异值方法提取的特征量具有较好的类内紧致性和类间可分性。应用上述方法，处理舟山海上实验的海底回波数据，对该海域表层沉积物进行分类研究，分别将各方法提取的特征量结合相对反射系数特征量绘制出二维样本分布图，分类结果与海底采样分析结果相吻合。