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在水下目标识别系统中,特征参数的获取对水下目标的训练和识别有着重要的影响.Mel频率倒谱系数(MFCC)算法作为典型的目标特征参数提取方法,性能稳定,识别率高.针对MFCC算法存在较大计算量的情况,提出了一种改进的特征提取算法.相比于标准的MFCC算法,提出的方法减少了约50％的计算量.针对从属于三大类目标提取出的360个样本进行了分类识别实验,识别正确率大于87％.这表明改进的算法与标准的MFCC算法识别率大致相同,而计算复杂度却小很多.