【摘 要】
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根据战场环境复杂多变的特点,提出采用小波变换对目标声信号进行特征转换,用基于Daubechies小波和证据理论（即D-S证据理论）对基于多传感器的声目标进行融合识别。其步骤为：首先,
【机 构】
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林大学电子科学与工程学院,深圳职业技术学院电子与信息工程学院
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根据战场环境复杂多变的特点,提出采用小波变换对目标声信号进行特征转换,用基于Daubechies小波和证据理论（即D-S证据理论）对基于多传感器的声目标进行融合识别。其步骤为：首先,针对Fourier分析在处理目标非平稳随机信号方面的不足,运用Daubechies小波变换对信号进行处理,即将256个数据为一组的采样信号在Daubechies小波第三尺度上进行变换处理,在保留信号的峰峰值位置、个数等原始特征的前提下,数据处理量由256个减少到32个,从而减少了后续数据的处理量和处理难度;其次,对经过Daub
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