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主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用
被引量:
10
1
作者
张岩
尹力
《应用声学》
CSCD
北大核心
2009年第1期20-26,共7页
主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声...
主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声进行了特征提取和分类识别,得到了较好的效果。
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关键词
主成分分析
舰船辐射噪声
功率谱
特征提取
分类识别
下载PDF
职称材料
题名
主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用
被引量:
10
1
作者
张岩
尹力
机构
中国科学院声学研究所综合声纳实验室
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2009年第1期20-26,共7页
文摘
主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声进行了特征提取和分类识别,得到了较好的效果。
关键词
主成分分析
舰船辐射噪声
功率谱
特征提取
分类识别
Keywords
principal component analysis
,
ship-radiated noise
,
power spectrum
,
feather extraction
,
classification and recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U666.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用
张岩
尹力
《应用声学》
CSCD
北大核心
2009
10
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