【摘 要】
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本文针对水下目标识别问题，在Ｃ３０信号处理机上实现了目标特征提取、特征压缩和分类三个环节的几个典型方法，并实验研究了这些方法的性能。结果表明，Ｃ３０处理器能有效地实现复杂的目标识
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本文针对水下目标识别问题，在Ｃ３０信号处理机上实现了目标特征提取、特征压缩和分类三个环节的几个典型方法，并实验研究了这些方法的性能。结果表明，Ｃ３０处理器能有效地实现复杂的目标识别方法，且各方法表现出良好的识别效果和实时性能，为目标识别技术实际应用提供了重要的依据和实验手段。
In this paper, several typical methods of target feature extraction, feature compression and classification are implemented on C30 signal processor for underwater target recognition, and the performance of these methods is experimentally studied. The results show that the C30 processor can effectively implement complex target recognition methods, and each method shows good recognition performance and real-time performance, which provides an important basis and experimental means for the practical application of target recognition technology.
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