船舶哭噪声的特征描述及其模糊分类方法的研究

研究了船舶的辐射噪声的分形特征和噪声谱ＡＲ模型特征,并利用这两个特征作为区分船舶的依据;通过聚类分析,发现本文提取的特征具有良好的可分性。文中还详尽研究了Ｍａｘ－Ｍｉｎ模糊神经网络,讨论了各个参量对隶属度函数形成的作用,并提出了几项措施,解决了原有方法的固有问题,通过仿真与实船数据验证分类效果有明显的提高。     

船舶噪声的特征描述及其模糊分类方法的研究

研究了船舶的辐射噪声的分形特征和噪声谱AR模型特征,并利用这两个特征作为区分船舶的依据;通过聚类分析,发现本文提取的特征具有良好的可分性.文中还详尽研究了Max-Min模糊神经网络,讨论了各个参量对隶属度函数形成的作用,并提出了几项改进措施,解决了原有方法的固有问题,通过仿真与实船数据验证分类效果有明显的提高.     

地形模拟中的多重分形技术概述

介绍了基于噪声合成法的多重分形,包括各向异性多重分形、混合多重分形和山脊多重分形,并指出了普适多重分形技术的数学特征以及它在地形模拟中的应用特性和优点。     

移动社交网络的多重分形影响因素分析

为更好地描述移动社交网络时间序列的动态演化性,研究Camb lab、MIT、Inf 05和Roller 4个典型的移动社交网络数据集的多重分形特征,并基于盒子覆盖算法提出移动社交网络多重分形分析方法。通过对网络的概率密度分布和配分函数的分析,计算得到多重分形谱的极大值f(α)、谱宽W和对称性程度B,证明移动社交网络具有多重分形的特征。在此基础上,计算网络度量指标,对比分析影响移动社交网络的多重分形的内在影响因素。实验结果表明,网络度分布表现为幂律分布,当同配系数r<0时,网络的多重分形特征表现越明显,网络内部结构分布越不规则。     

基于多重加权法的多重分形图像分割研究

针对现有多重分形谱对噪声敏感的问题,该文提出了一种基于多重加权法的多重分形谱算法。并首先介绍了基于测度理论的多重分形谱的定义;然后定义了基于多重加权的概率测度,同时对基于多重加权法的多重分形谱性能进行了分析,最后采取与衬底法、方差法进行仿真比较的方法,进行了线性区间、抗噪声性能和收敛速度的比较。比较结果表明,该算法具有保持和加强图像的局部特性以及突出图像的细微处的特点,不仅克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,而且权重因子收敛快。     

基于小波多重分形的复杂机械故障诊断方法研究

针对复杂机械系统的复杂性和非平稳性，给出了一种基于小波多重分形的故障诊断方法，并给出了参数优化和噪声抑制措施。该方法克服了单一分形维数难以全面刻画信号特征的缺点，又能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率，可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取。仿真证明了该方法的有效性。     

基于多重相关方差的X线头影片的多重分形分析

该文提出了一种基于多重相关方差的计算多重分形谱的算法.首先构建了一个X线图像的五邻域多重相关空间,定义了图像的多重分形谱的概率测度,通过对图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线形区间及适当的权重因子,得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了其多重分形的几何性质.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声.     

雷达辐射源信号的多重分形特性研究

分形维数可以描述信号的复杂程度.但是单个分形维数描述信号是不够的,故对不同调制雷达辐射源信号的多重分形特性进行研究.通过仿真六种常见脉内调制雷达辐射源信号,并计算它们在不同情况下的多重分形广义维数,结果发现多重分形广义维数时噪声不敏感,同时,同一种调制方式下调制参数对广义维数的影响也不大.因此.多重分形广义维数可以作为雷达辐射源信号脉内调制方式识别的分类特征.     

局域网流量的多重分形谱分析及关联性研究 *

鉴于网络流量复杂的奇异特性 ,采用多重分形谱分析其丰富的结构特征。首先构造出局域网流量的多重分形谱 ,并分析其特点 ;然后分析了谱参数与平均流量变化图的分布特点 ;进一步研究了多重分形谱参数与平均流量对数的关联关系。研究结果显示 ,多重分形谱宽度的变化与网络流量的变化十分相似 ,且最大与最小概率的多重分形谱函数之差的变化在某种程度上比流量的波动要提前一个时段 ,该结果为采用多重分形谱实现网络流量预测奠定了理论基础。     

模拟X线头影片的多重分形分析

介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。     

舰船辐射噪声节拍功率增率特征提取

舰船辐射噪声节拍的音色特征是水下目标识别的重要依据,其与节拍能量的变化相关。首先采用短时傅立叶变换对舰船辐射噪声进行时频分析,然后根据时频能量分布图,分别计算节拍能量最强和最弱处累积功率谱,功率增大率反映了节拍的音色特征,是舰船辐射噪声的重要特征。通过实验证明:与以往的功率谱特征相比,节拍功率增率特征和功率谱特征联合识别能有效的提高识别率。     

被动声纳目标/背景建模与仿真

该文通过对舰船辐射噪声水声特性的分析，建立了舰船低频辐射噪声连续谱和线谱的数学模型，让迭加有线谱信号的白噪声通过一个有限冲激响应（FIR）数字滤波器，即可得到期望的目标舰船辐射噪声信号。该模型和海洋传播损失模型以及海洋环境噪声模型一起用于仿真被动声纳系统的接收信号。通过对仿真输出信号的处理和分析，给出了声场谱图，结果表明该方法能很好地再现被动声纳目标舰船辐射噪声的典型声学特征。该方法也可用于半实物仿真、系统测试以及水中兵器仿真等。     

一种船舶辐射噪声自动检测系统的实现

实现了一种用于研究船舶辐射噪声的自动探测和记录装置。由预处理模块利用过零检测和幅度检测原理探测信号,它不仅是无Ａ／Ｄ、低功耗的,而且能估算出噪声强度。信号处理模块分析噪声并记录频谱。实际运行结果表明,该系统具有体积小、检测能力强和寿命长等优点。     

复杂背景下微弱信号检测和特征分析系统的实现

本文实现了一种适用于复杂背景情况下长期自动探测和记录海洋环境噪声以及行船噪声特性的装置。预处理模块利用过零检测，幅度检测原理探测信号，它不仅采用无A／D且作到全数字化处理、系统低功耗极低，而且能估算出噪声强度，信号处理模块分析噪声并记录频谱特性和时域统计特性。实际运行结果表明，该系统具有体积小、检测能力强和寿命长等优点，另外它还具有实用的接口，可以与打印机，计算机连接。     

一种时间序列多重分形分析的改进方法及其应用

通过分析时间序列广义维数的不同计算方法,本文引入一种新的多重分形奇异测度概念,提出了一种时间序列多重分形分析的改进方法。该方法不仅计算量小,而且其得到的连续分段线性曲线序列的广义维数具有恒等于１ 的性质。由于现实中许多信号可以用连续分段线性曲线逼近,因此上述性质深入刻划了这类信号的一个共同特征。仿真结果表明,本文推导出的性质为信号奇异性检测开辟了一条新途径,利用本文方法还可以快速有效地提取实测舰船噪声的短时多重分维特征。     

基于多重分形的雷达目标的模糊检测

利用多重分形的概念对海杂波和舰船雷达目标回波进行了分析,并提取出其多重分 形特征用于舰船目标检测.实验表明,广义维数谱具有良好的可分性和稳定性.在检测中,将 待查信号分为两类:海杂波目标和舰船目标,将广义维数谱作为特征矢量,计算其相对于两 类目标的隶属度并作出判断.多组检测实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于泛化高斯模型infomax算法的水声信号盲分离

在信号盲分离领域中,信息最大化算法是一种比较成熟的算法,尤其在处理语音信号盲分离问题中,有着较好的效果.通过对水声信号幅值分布的研究,将基于概率密度函数估计的信息最大化算法运用到水声信号盲分离中,并通过仿真实验比较了基于不同概率密度函数的信息最大化算法对水声信号盲分离的效果.ICA算法的成功与否取决于它的概率密度模型是否能较好的拟合信号本身固有的统计分布.通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验证明了GGM能较好的拟合船舶辐射信号及海洋噪声信号这两种不同的概率分布.     

基于分段拟合的舰船噪声线谱特征提取

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。     

倒双谱的降维谱在舰船推进系统中的仿真研究

该文运用matlab分析工具,根据倒双谱理论,结合分析舰船推进系统特征的实际需要,定义了倒双谱的降维谱,提出了谐波信号基频的估计方法,定性地分析了谐波信号能量和倒双潜的降维谱零分量的关系,提取了舰船推进系统信息的基频特征和分析带宽内其能量的特征。研究结果表明,该文的方法是正确有效的,它把复杂的三维倒谱转换为二维倒谱,较之功率倒谱更能抑制高斯噪声：且不丢失特征信息,同时计算最较之倒双谱大大减小,采用倒双谱的降维谱分析技术在提取轴频分量和估计舰船推进器螺旋桨转速和舰船吨位中有很好的应用价值。