【摘要】：基于船舶輻射噪聲信號(hào)Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)的目標(biāo)類型識(shí)別是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)�，F(xiàn)有方法雖然在無噪聲環(huán)境下具有較好的識(shí)別效果,但是在信噪比較低時(shí)其識(shí)別效果較差。基于此,文章提出了一種改進(jìn)的提取MFCC特征參數(shù)的船舶目標(biāo)識(shí)別方法,該方法在船舶輻射噪聲信號(hào)的預(yù)處理階段采用多正弦窗來代替?zhèn)鹘y(tǒng)使用的Hamming窗進(jìn)行多窗頻譜估計(jì),經(jīng)過計(jì)算得到改進(jìn)的MFCC參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)方法提取的MFCC參數(shù),使用該方法提取的MFCC參數(shù)分別在不同信噪比的高斯白噪聲干擾下,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中的識(shí)別率更高,抗噪聲的魯棒性和穩(wěn)定性更好。
[Abstract]:Target type recognition based on Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) of ship radiated noise signal is a hot topic. Although the existing methods have better recognition effect in noise-free environment, the recognition effect is poor when the signal-to-noise ratio (SNR) is low. Based on this, an improved ship target recognition method based on extracting MFCC characteristic parameters is proposed. In the preprocessing stage of ship radiated noise signal, multi-sinusoidal window is used instead of the traditional Hamming window to estimate the multi-window spectrum. The improved MFCC parameters are calculated. The experimental results show that, compared with the MFCC parameters extracted by the traditional method, the MFCC parameters extracted by this method have a higher recognition rate in the BP neural network classifier under the interference of Gao Si white noise with different signal-to-noise ratio (SNR), respectively. The robustness and stability of anti-noise are better.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然基金項(xiàng)目(11574120) NSFC通用技術(shù)基礎(chǔ)研究聯(lián)合基金(U1636117)
【分類號(hào)】：U661.44;TN912.34

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6 王s，

本文編號(hào)：2249756