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基于HHT和ELM的水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-23 03:53
  水下目標(biāo)的分類識(shí)別技術(shù)一直以來都是水聲信號(hào)分析領(lǐng)域所研究的熱點(diǎn)問題。該問題的研究無論從民用方面還是從軍用方面都有著很重要的價(jià)值。模式識(shí)別技術(shù)包含了水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù),它的研究主要包括特征提取技術(shù)與分類器的設(shè)計(jì)這兩個(gè)部分。特征提取的主要任務(wù)是如何能夠從信號(hào)中提取并選擇可以代表本類別與異類差別的有效特征;分類器的設(shè)計(jì)主要是對各種分類識(shí)別算法的研究,通過使用特征提取過程中獲得的特征向量對其進(jìn)行訓(xùn)練,之后使用分類器對整個(gè)分類識(shí)別問題做以判別決策。本文的研究對象主要是艦船的輻射噪聲信號(hào),研究的主要問題是特征提取與分類器的設(shè)計(jì)。在特征提取方面,本文主要對希爾伯特-黃變換的相關(guān)理論及其在艦船噪聲信號(hào)的特征提取中做了深入研究;在分類器的設(shè)計(jì)方面,主要對最近幾年才被提出的超限學(xué)習(xí)機(jī)算法進(jìn)行了深入研究并基于壓縮感知的有關(guān)理論對其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。本文的主要研究內(nèi)容如下:1.論文首先介紹了水下目標(biāo)識(shí)別問題的有關(guān)基礎(chǔ)理論,并對水下目標(biāo)分類識(shí)別系統(tǒng)的組成及各部分的作用作了介紹。重點(diǎn)講解了各類特征提取算法及其優(yōu)劣性,以及現(xiàn)有的分類識(shí)別算法的識(shí)別性能。2.基于希爾伯特-黃變換(HHT)在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的出色...

【文章頁數(shù)】:79 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1主動(dòng)式聲吶與被動(dòng)式聲吶的工作方式比較??眾所周知對于艦船的識(shí)別都是靠訓(xùn)練有素的聲納員來完成的

圖1.1主動(dòng)式聲吶與被動(dòng)式聲吶的工作方式比較??眾所周知對于艦船的識(shí)別都是靠訓(xùn)練有素的聲納員來完成的

吶收集到的水聲信號(hào)主要是由聲源與水介質(zhì)共同作用而產(chǎn)生的,在傳播過程中必然會(huì)有??受到其他干擾、衰減等各種問題,再加之水下聲源數(shù)目的不定性,被動(dòng)聲吶目標(biāo)識(shí)別的??難點(diǎn)顯然在于信號(hào)處理與分類識(shí)別方面。兩類聲吶的工作方式比較如圖1.1所示。??2??


圖2.1模式識(shí)別系統(tǒng)的基本構(gòu)成

圖2.1模式識(shí)別系統(tǒng)的基本構(gòu)成

第2章水下聲信號(hào)的預(yù)處理??第2章水下聲信號(hào)的預(yù)處理??2.1水下聲信號(hào)分類系統(tǒng)的構(gòu)成??眾所周知水下聲信號(hào)的分類識(shí)別是屬于模式識(shí)別的范疇的。什么是模式呢?廣義的??來說,如果我們可以區(qū)分那些存在于時(shí)間和空間中并且可被觀察的事物是否相同或者相??似,那么它們都可以被稱為模式。在模....


圖2.3自適應(yīng)濾波器的基本結(jié)構(gòu)??其中自適應(yīng)濾波器的輸入為;c,輸出為;;,期望相應(yīng)為誤差信號(hào)為e,需更新的濾??

圖2.3自適應(yīng)濾波器的基本結(jié)構(gòu)??其中自適應(yīng)濾波器的輸入為;c,輸出為;;,期望相應(yīng)為誤差信號(hào)為e,需更新的濾??

樣本中提取出待識(shí)別的特征,構(gòu)成一組特征向量,這樣就完成了從模式空間到特征空間??的映射。這一空間轉(zhuǎn)換過程通過特征提取環(huán)節(jié)完成,最后,在特征空間中使用相應(yīng)模式??識(shí)別方法進(jìn)行分類決策得到模式空間,從空間映射角度來表示的模式識(shí)別過程如圖2.2??所示。??客??觀?模特類??物??式....


圖2.4橫向?yàn)V波器結(jié)構(gòu)

圖2.4橫向?yàn)V波器結(jié)構(gòu)

第2章水下聲信號(hào)的預(yù)處理??square?error,?MSE)為準(zhǔn)則,即代價(jià)函數(shù)為均方誤差。由圖2.3可以看出系統(tǒng)輸出誤差為:??e{n)?-?d{n)-y{n)?-?d{n)?-?wTx{n)?(2-1)??則均方誤差為誤差平方的期望,即:??J{n)?=?E{e\n)}?(....



本文編號(hào):3935418

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