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一种水声弱信号奇异熵特征提取方法
被引量:
1
1
作者
叶博源
梁喆
+2 位作者
刘文帅
吕孟婷
宋建强
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第18期155-158,共4页
本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法,将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选,去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声,提升舰船辐射噪声特征的信噪比,从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果...
本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法,将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选,去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声,提升舰船辐射噪声特征的信噪比,从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果。实验结果表明,经过信息熵筛选后的固有模态函数重构信号明显突出了舰船辐射噪声信号的原有特征,可有效提高对远距离目标的识别率。
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关键词
舰船目标识别
经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
奇异值熵
BP神经网络
下载PDF
职称材料
题名
一种水声弱信号奇异熵特征提取方法
被引量:
1
1
作者
叶博源
梁喆
刘文帅
吕孟婷
宋建强
机构
大连测控技术研究所
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第18期155-158,共4页
文摘
本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法,将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选,去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声,提升舰船辐射噪声特征的信噪比,从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果。实验结果表明,经过信息熵筛选后的固有模态函数重构信号明显突出了舰船辐射噪声信号的原有特征,可有效提高对远距离目标的识别率。
关键词
舰船目标识别
经验模态分解
HILBERT-HUANG变换
奇异值熵
BP神经网络
Keywords
ship target recognition
empirical mode decomposition
hilbert-huang transform
singular value entropy
BP neural network
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种水声弱信号奇异熵特征提取方法
叶博源
梁喆
刘文帅
吕孟婷
宋建强
《舰船科学技术》
北大核心
2022
1
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职称材料
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