基于改进EEMD及能量特征的战场目标识别方法

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针对战场声目标探测系统对目标识别及分类问题,提出了一种基于频率截止EEMD(cut-off frequency-EEMD,CFEEMD)的能量特征分析(energy feature analysis,EFA)方法。选取信号自身的最小有效频率作为EEMD筛分的终止条件,对EEMD方法进行改进,实现目标声信号的快速分解,获得准确的IMF分量;通过计算各阶IMF能量,得到目标信号的总体能量向量,进而分析典型目标声信号各阶IMF分量的能量分布情况;定义目标声信号高低频段能量差特征参数,用于战场声目标的特征识别与分类。半实物仿真试验结果证明了CF-EEMD与EFA相结合的目标声信号识别方法的可行性和实用性,适用于战场声目标识别及分类。
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