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基于1(1/2)维谱的舰船辐射噪声低频线谱成分提取
被引量:
18
1
作者
李亚安
冯西安
+1 位作者
樊养余
黄建国
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期238-241,共4页
分析了 112 维谱具有的几个特殊性质 ,即抑制高斯噪声和对称分布噪声 ;加强信号的基频分量以及剔除非耦合相位的谐波分量。通过计算实际舰船噪声的 112 维谱 ,并利用它所具有的特征参数 ,对舰船信号进行了分类与识别 ,达到了较好的识别...
分析了 112 维谱具有的几个特殊性质 ,即抑制高斯噪声和对称分布噪声 ;加强信号的基频分量以及剔除非耦合相位的谐波分量。通过计算实际舰船噪声的 112 维谱 ,并利用它所具有的特征参数 ,对舰船信号进行了分类与识别 ,达到了较好的识别效果 。
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关键词
声学
舰船噪声
11/2维谱
信号
基频分量
特征提取
下载PDF
职称材料
基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取
被引量:
2
2
作者
赵冕
宋玉龙
郑威
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第15期122-126,共5页
舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到...
舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。
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关键词
舰船辐射噪声
小波解调
1(1/2)维谱
调制特征提取
下载PDF
职称材料
题名
基于1(1/2)维谱的舰船辐射噪声低频线谱成分提取
被引量:
18
1
作者
李亚安
冯西安
樊养余
黄建国
机构
西北工业大学航海工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期238-241,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 ( 60 2 72 0 76)
文摘
分析了 112 维谱具有的几个特殊性质 ,即抑制高斯噪声和对称分布噪声 ;加强信号的基频分量以及剔除非耦合相位的谐波分量。通过计算实际舰船噪声的 112 维谱 ,并利用它所具有的特征参数 ,对舰船信号进行了分类与识别 ,达到了较好的识别效果 。
关键词
声学
舰船噪声
11/2维谱
信号
基频分量
特征提取
Keywords
acoustics
,
112d spectrum
,
ship radiated noise
,
feature extraction
分类号
O415.5 [理学—理论物理]
U666.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取
被引量:
2
2
作者
赵冕
宋玉龙
郑威
机构
江苏科技大学电子信息学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第15期122-126,共5页
基金
国家自然科学基金(61601206)资助项目
江苏省自然科学基金(BK20160565)资助项目
江苏省高校自然科学研究(15KJB310003)资助项目
文摘
舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。
关键词
舰船辐射噪声
小波解调
1(1/2)维谱
调制特征提取
Keywords
ship
-
radiated
noise
wavelet demodulation
1(1/2)D
spectrum
modulation
feature extraction
分类号
U674.70 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TB56 [交通运输工程—水声工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1(1/2)维谱的舰船辐射噪声低频线谱成分提取
李亚安
冯西安
樊养余
黄建国
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
18
下载PDF
职称材料
2
基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取
赵冕
宋玉龙
郑威
《舰船科学技术》
北大核心
2019
2
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职称材料
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