【摘 要】
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地面目标运动时激励的地震动信号可用于目标定位和识别。而当存在多种地面目标时,震动信号将发生混叠,不利于信号分析。经验小波算法根据信号频谱极大值点可将频谱分割为多个
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金项目(2017ASP-TJ02),中央高校基本科研业务费专项(3122017005,3122016D015)
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地面目标运动时激励的地震动信号可用于目标定位和识别。而当存在多种地面目标时,震动信号将发生混叠,不利于信号分析。经验小波算法根据信号频谱极大值点可将频谱分割为多个区间,并在各区间构造正交小波函数对信号进行变换,获得多个经验模态信号。地震动信号的频谱峰值过于密集,若单纯根据峰值分割区间则容易将同种信号分解为多个模态,造成模态数量过多,影响信号分析效果。为解决该问题,在信号频谱基础上通过多次提取包络线,减少频谱峰值;再根据地震动信号特征,提出频谱阈值分割法,增强不同频率信号的区分度。实验表明,改进EWT算法对
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