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基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用改进的支持向量机算法,实现了对船舶目标的分类识别研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和最优分类面求解时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数两方面进行了改进,提出了基于径向基核函数的齐次决策二阶损失函数支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶目标类型分类识别实验。理论分析、数据仿真与实验结果表明,该改进算法实现了在二次规划中的较少约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,是一种适合于船舶辐射噪声DENOM分类识别的有效的支持向量机改进算法。 相似文献
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舰船辐射噪声频域特征提取是舰船目标识别的关键技术之一。为提高舰船目标识别率 ,采用小波包和 112维谱对舰船辐射噪声进行多小波包空间调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对五类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验 ,结果表明所提特征具有很好的分类识别效果 相似文献
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船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。首先利用VMD算法代替传统带通滤波器,将船舶辐射噪声信号分解为若干个子带;然后对各子带进行希尔伯特(Hilbert)检波并计算平均窄带包络相关系数,用于衡量信号的包络调制在频域上的非均匀性;最后提取各子带信号包络谱并按照平均窄带包络相关系数进行加权融合,从而得出宽带噪声信号的包络谱。利用该方法对实测不同类型和不同航速船舶辐射噪声信号进行了处理,结果均表明所提方法能有效提高包络谱解调效果,较传统方法更为有效。 相似文献
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噪声的包络调制检测(Detection of Envelope Modulation on Noise, DEMON)谱分析技术已被广泛应用于特征提取领域,但经典 DEMON 谱提取中高频信号频段的选取会影响 DEMON 谱的提取效果。针对这一问题,文中首先运用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法获得一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),依据各阶模态函数与原信号的相关程度,筛选出更具代表性的几阶固有模态函数进行解调,再对解调的结果运用1 1/2维谱分析方法进行谱分析以抑制高斯噪声,通过这种方法获得的 DEMON 谱信噪比优于传统方法。实测湖试数据分析结果表明,该改进方法可以有效地进行特征提取,结果优于经典 DEMON 谱分析方法;该改进方法具有一定的实用性,有利于进行后续目标分类识别。 相似文献
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水声目标辐射噪声的包络谱中包含调制线谱(DEMON),不同类型的水声目标其DEMON谱不同,研究单矢量传感器利用DEMON谱检测目标信号的能力。采用文中定义的解析声强流方法,将单矢量传感器拾取的同一点的多信号源的振速矢量叠加统一描述在解析声强流的相位中,目标方位可以通过计算解析声强流的相位得到。仿真计算结果表明,这一方法对不同基频调制的宽带信号的检测能力可达-20dB,方位分辨能力在信噪比为-15dB时约为10°。对湖试数据的处理结果已证明本方法的可行性。 相似文献
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船舶辐射噪声节拍音色特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从人的主观感觉入手,利用心理声学方法,对船舶辐射噪声节拍音色特征进行了探讨研究。发现了节拍音色DEMON谱轴频谐波结构之间的关系,并利用仿真噪声和实际噪声进行了验证,不同类别目标之间,谐波结构存在差异,不同的谐波结构就会导致不同的节拍音色;提取了一种反映船舶噪声节拍音色的新特征——调制度特征,描述DEMON谱轴频、叶频和轴频其他谐波相对于周围干扰线谱的突出程度,并依据轴频、叶频和轴频其他谐波的调制度大小关系,作为目标分类的重要依据;最后分析了噪声频段对节拍音色的影响,噪声频段不影响节拍音色,仅因信号能量频段分布的差异导致噪声整体音色存在不同。 相似文献
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1引言
可将水卢目标螺旋桨噪卢建模为一个受窄带调制的宽带随机过程[1],其窄带调制信号(又称包络信号)是本文的分析对象.在声纳信号处理中把通过对接收的宽带信号进行解调(常采用平方律解调)以计算低频解调谱的算法称为DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noise)分析,解调后的低频时域信号称为包络信号,其功率谱称为DEMON谱(又称包络谱).实际情况下,我们所期望的包络信号可能会淹没在噪声中而无法检测出来. 相似文献
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为了解决复杂海洋环境中水声信号的特征提取问题,提出了一种利用集合经验模态分解(EEMD)研究舰船辐射噪声特征提取的方法。对经验模态分解后的不同类别三类舰船辐射噪声信号各阶固有模态函数(IMF)中心频率可分性进行分析,并讨论了最强IMF中心频率特征参数。通过比较一定数量不同类别的舰船辐射噪声的最强IMF中心频率及高低频能量差特征参数发现,同类舰船的特征参数基本处于同一水平,不同类型的舰船存在一定差异。实验结果表明,采用EEMD的舰船辐射噪声信号的最强IMF中心频率作为特征参数相比高低频能量差特征参数对舰船具有较好的可分性。 相似文献
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水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。 相似文献
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