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在水声信号的研究中,应提高准确性。由于水声信号不具有严格的线性区域,过去直接对近似线性区域进行最小二乘拟合求得分形维数误差较大,不利于信号的识别。为解决上述问题,在分形布朗运动的基础上,提出采用水声目标信号近似线性区域进行了分段处理,运用最小二乘拟合求得各段的分形维数,并将各段的分形维数作为目标信号的特征矢量,进而以BP神经网络作为分类器进行目标的分类识别。实测目标的分类结果表明,上述方法提高了分形维数的稳定性,为水声目标信号的检测和识别提供良好的理论依据,并给出了具体的算法的步骤。