【摘 要】
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水下目标信号的分类识别一直是信号处理工程领域的研究难点。针对水下信号发声机理十分复杂与成分多样,导致表征其特征的数据量较大且维数较高,目标识别率低。要解决上述问题,需要很大的计算成本,并影响识别特性量的效率,提出了一种采用小波包与主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的特征提取方法。通过小波包分解与重构得到水下目标辐射噪声的初始特征;用PCA方法实现对
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水下目标信号的分类识别一直是信号处理工程领域的研究难点。针对水下信号发声机理十分复杂与成分多样,导致表征其特征的数据量较大且维数较高,目标识别率低。要解决上述问题,需要很大的计算成本,并影响识别特性量的效率,提出了一种采用小波包与主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的特征提取方法。通过小波包分解与重构得到水下目标辐射噪声的初始特征;用PCA方法实现对高维特征向量的优化处理。采用BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别仿真。结果表明,减少计算量的同时,水
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