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遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法 被引量:1
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作者 沈鑫玉 陈涛 +2 位作者 郭良浩 刘建军 陈艳丽 《应用声学》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声... 特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。 展开更多
关键词 舰船辐射噪声 遗传算法 变分模态分解 特征线谱提取
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基于分段拟合的舰船噪声线谱特征提取 被引量:3
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作者 杨向锋 张效民 +1 位作者 庞学亮 梁婷 《微处理机》 2006年第4期88-90,共3页
提出了一种基于分段拟合的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的方法。该方法利用分段拟合方法拟合出信号功率谱的连续部分,从原始功率谱中减去连续谱得到拉平的线谱分布,然后进行线谱特征提取。实验证明了该方法的有效性,而且分类效果... 提出了一种基于分段拟合的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的方法。该方法利用分段拟合方法拟合出信号功率谱的连续部分,从原始功率谱中减去连续谱得到拉平的线谱分布,然后进行线谱特征提取。实验证明了该方法的有效性,而且分类效果很好。 展开更多
关键词 分段拟合 舰船噪声 线谱特征提取
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舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究 被引量:14
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作者 杨向锋 张效民 孙继红 《鱼雷技术》 2006年第1期35-38,共4页
基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对... 基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对海上实录的两类目标噪声进行了分类识别,实验证明了方法的有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。 展开更多
关键词 局部拟合 线谱特征提取 连续谱特征提取 目标识别
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飞行器目标推进系统声信号特征提取研究
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作者 陈赟 冯顺山 冯源 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1326-1330,共5页
为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取... 为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取飞行器的推进器转速特征.通过对实测飞行器噪声数据的分析,验证了信号模型算法的合理性. 展开更多
关键词 近程防卫武器 推进系统噪声 低频频率分析记录 线谱特征提取
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优化的线谱特征在水下目标识别中的应用 被引量:8
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作者 张亚军 张效民 《计算机仿真》 CSCD 2006年第12期1-3,8,共4页
水下目标舰船辐射噪声中有很强的线谱成份,这些成份对分类识别是非常有价值的,因此利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。采用最小二乘曲线拟合方法提取了舰船辐射噪声的连续谱,在此基础上主要研究了线谱特征的提... 水下目标舰船辐射噪声中有很强的线谱成份,这些成份对分类识别是非常有价值的,因此利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。采用最小二乘曲线拟合方法提取了舰船辐射噪声的连续谱,在此基础上主要研究了线谱特征的提取方法,获得了线谱的4维特征,对所提取的4维线谱特征进行了优化处理。基于这些优化的线谱特征采用BP神经网络对海上实录的三类水下目标辐射噪声进行了分类识别,实验结果证明了方法的可行性和有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。 展开更多
关键词 局部拟合 线谱特征提取 聚类分析 神经网络 目标识别
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Island instantaneous coastline extraction based on the characteristics of regional statistics of multispectral remote sensing image
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作者 王丰 刘书明 +3 位作者 卢文虎 杜琼玮 姜伟男 刘金 《Marine Science Bulletin》 CAS 2014年第1期25-37,共13页
This study adopted IKONOS remote sensing images and selected spectral characteristic areas, through regional pixel statistics and calculating weight coefficients of each band, processed the images with the spectral no... This study adopted IKONOS remote sensing images and selected spectral characteristic areas, through regional pixel statistics and calculating weight coefficients of each band, processed the images with the spectral normalized method, which made the features of islands, land and water features more obviously in the images. On this basis, the OTUS was used to determine the optimal segmentation threshold, and the normalization image binarization was made, thus the island coastline was extracted. This method used the characteristic curve method to separate the land and water, obtained the binarization images and maintained the original edge effectively. The coastline that was extracted by Binary Morphology was continuous, reliable and high signal-to-noise ratio. The results showed that this method could extract the coastline fast, simply and effectively, which had the practical value. 展开更多
关键词 coastline extraction ISLANDS spectral characteristics of regional statisticsBinary Morphology IKONOS
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