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1.
一种人工神经网络方法在被动声纳目标识别中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题。本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点,提出了一种有监督的模糊ART神经网络(SFART)分类器,通过对声纳目标信号的分类试验表明:该网络分类器具有迭代次数少,识别率高的优点,是一种很有实际应用价值的分类器模型。 相似文献
2.
3.
4.
根据能量关系推导了宽带声呐方程,研究了宽带水声信号的传播损失。宽带传播损失中的吸收损失是信号带宽内各个频率吸收损失的加权平均值。由于权值是指数衰减的,因此低频成分起的作用更大。在相同的距离和中心频率上,带宽越宽,则低频成分所起的作用越大,总的传播损失反而越小。同时,与窄带分析方法对比可以看到,采用窄带方法计算宽带信号的传播损失会引入较大的误差,距离、带宽越大,误差越大。宽带传播损失的分析对于不同作用距离上信号带宽的选择,以及宽带声呐性能的预测具有指导意义。 相似文献
5.
6.
针对声呐图像的特点,提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现,声呐图像混响区基本上都服从高斯分布,然而,其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割,因此,通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理,使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型,并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计,从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后,利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验,并和其他典型的分割算法进行了比较,验证了该方法的有效性及快速性。 相似文献
7.
为提高多波束测深声呐回波到达角度(DOA)的估计性能,将三排阵测深侧扫声呐的相位中心互相关技术与多波束测深声呐的波束形成技术相结合,提出了一种新的波束域相位中心互相关DOA估计方法;并将该方法与传统相位差测向方法进行了比较,且推导出了两者的数学表达式;通过理论分析和仿真研究指出新方法能同时获得较大的相位非模糊区间和较低的DOA估计误差,有效提高了回波DOA的估计性能;对湖上试验数据的处理结果进一步表明该方法具有工程实际应用的有效性和可行性。 相似文献
8.
It was found in 1970s that Tbl -- x Dy.FeZalloys with C 15--type Laves phase structure had... [fi 1giant magnetostriction. Recent studies onthe substitution of Fe by other transition metalshave shown that magnetostrictive properties ofthe materials can he improved by the additionof transition metals. For example I the substitution of Mn for Fe in Tbl -- .Dy.FeZ alloys wasfound to increase the magnetostriction at lowmagnetic field and to influence the magnetocrystalline anisotropy of the r… 相似文献
9.
10.
被动声纳信号检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论文介绍了被动声纳工作原理及被动声纳信号的检测原理,分析了采用Chirp—z变换进行频谱细化的方法,并使用Matlab进行仿真。仿真结果表明,Chirp-z变换可使频谱细化,提高局部频段内的分辨能力。采用该算法对被动声纳检测线谱进行处理,使系统的整体检测性能有较大的提高。 相似文献