【摘 要】
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该文密切围绕水下目标识别这一核心问题,以实际工程应用为背景,主要采用时频分析与非高斯信号处理方法,对水下目标特征提取和分类算法这两个关键环节,展开了下列研究工作:(1)
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该文密切围绕水下目标识别这一核心问题,以实际工程应用为背景,主要采用时频分析与非高斯信号处理方法,对水下目标特征提取和分类算法这两个关键环节,展开了下列研究工作:(1)水下目标辐射噪声特征提取研究.从时频分析角度出发,研究了水下目标辐射噪声的小波特征提取和包迹特征提取算法.从非高斯信号处理角度出发,在对三阶累积量(双谱)的性质进行分析的基础上,提出了基于三阶累积量的特征提取算法.(2)回声信号特征提取研究.在对各种回声信号特征提取技术进行充分研究的基础上,提出了回声信号的Wigner分布特征提取、Walsh变换特征提取和Burg-Cepstrum特征提取方法.(3)神经网络分类器.基于神经网络理论,研究了应用神经网络进行判决的方法,指出利用神经网络进行判决的必要性和可行性,提出了适用于水下目标分类识别的模糊自适应网络(FART).该文的主要创新点体现在噪声信号的软件检波、小波与双谱的有效特征提取算法以及回声信号的Wigner分布、Walsh特征提取算法等诸多方面,并取得了理想的实验结果.
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