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在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测。 相似文献
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为解决常规时域波束形成技术抗噪声能力弱、对弱目标检测能力差的问题,利用高斯噪声的高阶累积量(三阶及三阶以上)为零、非高斯信号的高阶累积量不为零这一性质,对常规时域波束形成后输出的波束信号进行后置处理。首先,对常规时域波束形成后输出的各预成波束信号,分别求其四阶累积量切片谱值;然后,再对各四阶累积量切片谱值分别进行能量累加,得到空间谱图;最后,通过对空间谱在时间上的累积,得到方位历程图。用仿真和海试数据对算法进行了验证:在低信噪比情况下,常规算法不能有效检测到弱目标时,经后置处理后可以有效检测到弱目标。结果表明,与常规时域波束形成算法相比,波束形成后再进行切片谱后置处理的算法增强了对噪声的抑制能力,提高了对弱目标的检测能力。 相似文献
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对于一些机械设备,经过长期的使用后,在其应力集中处、危险截面处容易形成疲劳裂纹。裂纹形成后会迅速扩展,从而导致灾难性的事故,是一种非常危险的缺陷。本文通过对带有缺陷的钢板进行加载得到裂纹声发射信号。通过对功率谱因子进行分析,得到裂纹扩展的不同阶段的功率谱主频带的变化规律和信号功率随频率轴的分布规律。从而说明利用功率谱因子对裂纹声发射信号进行分析是可行的。 相似文献
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自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率. 相似文献
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光学元件加工质量的检测和评价工作是保证整个光学系统安全、正常运行的关键。在总结非球面常用检验指标优、缺点的基础上,讨论了测量大口径非球面的波前功率谱密度时的系统组成、工作原理和软件设计的总体思路。为了减少系统误差的影响,求解波前功率谱密度时,通过引入系统传递函数校正测量值来实现。使用大口径相位干涉仪作为波前检测仪器,证实波前功率谱密度能定量给出波前畸变的空间频率分布,并用于作为大口径光学元件质量的评价标准。给出一个测试口径为64mm×64mm光学元件测试结果,有效频率为0.03mm-1~3.87mm-1,rms为0.0064λ。 相似文献
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水声目标智能识别是水声装备智能化的重要组成部分,深度学习则是实现水声目标智能识别的重要技术手段之一。当前水声目标智能识别经常面临数据集较小带来的训练样本量不足的情况,针对小数据集识别中存在的因过拟合导致模型泛化能力不足,以及输入的水声信号二维谱图样式不统一的问题,文章提出了一种基于VGGish神经网络模型的水声目标识别方法。该方法以VGGish网络作为特征提取器,并在VGGish网络前部加入了信号预处理模块,同时设计了一种基于传统机器学习算法的联合分类器,通过以上措施解决了过拟合问题和二维谱图样式不统一问题。实验结果显示,该方法应用在ShipsEar数据集上得到了94.397%的识别准确率,高于传统预训练-微调法得到的最高90.977%的准确率,并且在相同条件下该方法的模型训练耗时仅为传统预训练-微调方法的0.5%左右,有效提高了识别准确率和模型训练速度。 相似文献
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火灾探测的人工神经网络方法 总被引:6,自引:1,他引:5
火灾早期探测是较复杂和有重大义意的问题,本文指出了传统火灾探测方法所存在的问题,在分析火灾实验数据的基础上,提出了一种新的火灾探测方法,即人工神经网络(ANN)方法。由于ANN方法具有自学习能力,能适应各种复杂条件,因此它能克服传统火灾探测方法的缺陷,摸拟实验结果也表明ANN方法在火灾自动探测中是一种十分有效的方法 相似文献
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用激光在海洋中产生声波的方式机动性非常好,在海洋监测方面具有非常强的潜在应用前景.介绍了已经成功研制出的一套可以用于水下目标探测的激光声技术实验系统,详尽地介绍了用于水下目标探测的激光声系统原理、硬件设计以及软件设计.该系统不仅通过了实验室的试验,并且参加了海上试验,实验结果表明本系统的原理正确,性能良好,工作稳定可靠,能够检测到水中目标的回波,探测到水下目标.说明激光声技术用于水下目标探测是切实可行的,这套激光声探测系统的研制成功填补了国内的空白. 相似文献