本文關(guān)鍵詞：艦船噪聲包絡(luò)的高階統(tǒng)計(jì)量特征研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 高階統(tǒng)計(jì)量是研究非線性和非高斯信號(hào)的有效工具，它在信號(hào)檢測、特征提取以及參數(shù)估計(jì)等方面具有廣泛的應(yīng)用性性。本文主要應(yīng)用高階統(tǒng)計(jì)量對水中目標(biāo)進(jìn)行特征提取及分類識(shí)別研究。 文章首先介紹了高階統(tǒng)計(jì)量的定義和性質(zhì)，特別指出了高階統(tǒng)計(jì)量對高斯過程不敏感，這是我們利用它進(jìn)行信號(hào)檢測和估計(jì)的理論依據(jù)。 然后分析了艦船輻射噪聲的產(chǎn)生機(jī)理。利用希爾伯特變換求艦船噪聲的包絡(luò)譜，對艦船噪聲的包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行分析，并提取了四個(gè)特征量。對于通過希爾伯特變換解出的艦船輻射噪聲包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行高階統(tǒng)計(jì)量分析，有效地提取出了艦船噪聲的雙譜、1 1/2維譜、2 1/2維譜等方面的特征。 將上述方法所提取的線譜和連續(xù)譜特征作為特征參量，采用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三類船舶實(shí)際噪聲樣本進(jìn)行識(shí)別分類，平均正確識(shí)別率達(dá)到80％。并驗(yàn)證了采用高階統(tǒng)計(jì)量方法的正確性和所提取特征的有效性。 由于論文工作量較大，本文的水下目標(biāo)識(shí)別分類方法中對去噪處理和特征參量選擇的研究還需有待進(jìn)一步的探索。
【關(guān)鍵詞】：高階統(tǒng)計(jì)量 艦船輻射噪聲 希爾伯特變換 雙譜 1(1/2)維譜 2(1/2)維譜 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取 水下目標(biāo)識(shí)別分類
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號(hào)】：U666.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目錄5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究的背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的主要工作9-11
• 第二章 高階統(tǒng)計(jì)量理論11-23
• 2.1 隨機(jī)變量的特征函數(shù)11-12
• 2.2 高階矩和高階累積量的定義12-14
• 2.3 高階矩譜和高階累積量譜的定義14-16
• 2.4 高斯過程的高階矩和高階累積量16-19
• 2.5 累積量的重要性質(zhì)19-20
• 2.6 雙譜的性質(zhì)和算法20-22
• 2.7 本章小結(jié)22-23
• 第三章 艦船輻射噪聲的包絡(luò)分析23-39
• 3.1 引言23-24
• 3.2 艦船輻射噪聲概要24-25
• 3.3 希爾伯特變換25-28
• 3.3.1 連續(xù)時(shí)間信號(hào)的希爾伯特變換25-27
• 3.3.2 離散時(shí)間信號(hào)的希爾伯特變換27-28
• 3.3.3 希爾伯特變換的性質(zhì)28
• 3.4 艦船噪聲的包絡(luò)分析28-38
• 3.4.1 艦船噪聲的功率譜分析29-31
• 3.4.2 不同窄帶包絡(luò)相關(guān)性分析31-33
• 3.4.3 艦船噪聲的包絡(luò)譜分析33-35
• 3.4.4 包絡(luò)譜的線譜特征提取35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 艦船噪聲包絡(luò)的高階統(tǒng)計(jì)量特征提取39-63
• 4.1 引言39-40
• 4.2 艦船噪聲包絡(luò)的雙譜分析40-44
• 4.2.1 雙譜性質(zhì)的仿真分析40-42
• 4.2.2 包絡(luò)信號(hào)雙譜特征提取42-44
• 4.3 艦船噪聲包絡(luò)的1 1%q2維譜分析44-51
• 4.3.1 1 1%q2維譜的性質(zhì)和算法45-47
• 4.3.2 艦船噪聲的1 1%q2維譜分析47-48
• 4.3.3 艦船噪聲包絡(luò)的1 1%q2維譜分析48-51
• 4.4 艦船噪聲包絡(luò)的二次相位耦合分析51-55
• 4.4.1 二次相位耦合51-53
• 4.4.2 艦船噪聲包絡(luò)的二次相位耦合分析53-55
• 4.5 艦船噪聲及包絡(luò)的三次相位耦合分析55-62
• 4.5.1 三次相位耦合55-60
• 4.5.2 艦船噪聲及其包絡(luò)的三次相位耦合分析60-62
• 4.6 本章總結(jié)62-63
• 第五章 艦船分類識(shí)別研究63-75
• 5.1 引言63-64
• 5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述64-65
• 5.3 多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述65-67
• 5.3.1 人工神經(jīng)元模型65-66
• 5.3.2 多層前向網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)66-67
• 5.4 反向傳播學(xué)習(xí)算法67-71
• 5.4.1 反向傳播算法原理67-70
• 5.4.2 反向傳播算法的一些改進(jìn)措施70-71
• 5.5 艦船分類識(shí)別研究71-74
• 5.5.1 艦船識(shí)別分類器設(shè)計(jì)71-72
• 5.5.2 艦船分類識(shí)別試驗(yàn)結(jié)果72-74
• 5.6 本章小結(jié)74-75
• 第六章 全文總結(jié)75-76
• 參考文獻(xiàn)76-78
• 致謝78-79

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