基于支持向量机的水中目标识别

本文阐述了有关统计学习理论和支持向量机算法,提出了基于支持向量机的水中目标识别方法.该方法与传统方法相比,克服了后者固有的模型选择与过学习问题、非线性与维数灾难问题、局部极小问题.最后进行了水中目标的对比识别实验,实验结果说明,相对于近邻法和神经网络法,支持向量机算法对水中目标有更高的识别性能.     

利用DSP和混沌理论检测水下微弱信号

本文应用TMS320VC549实现基于混沌理论的水下微弱信号检测.通过分析杜芬振子的混沌特性和该振子的阵发性混沌运动机理.得出了利用过零率识别阵发混沌运动状态并求取阵发混沌周期的方法检测微弱信号频率的方法.结合DSP系统的优点.搭建了基于DSP和混沌理论的微弱信号检测系统,并设计了相应的算法软件流程.最后,对不同频率的正弦周期信号进行了相应的频率检测,实验结果证明了此系统的可行性和有效性,并且通过改变策动力的频率,系统可检测各种频率的微弱正弦信号.     

基于混沌振子和DSP的微弱信号频率检测

本文应用TMS320C6203B实现了基于混沌理论的微弱信号频率检测.通过分析杜芬振子的阵发混沌运动机理,得出了利用过零率求取阵发混沌周期并进行微弱信号频率检测的方法,并通过改变策动力的频率,系统可检测各种频率的微弱正弦信号.结合DSP系统的优点,搭建了基于DSP和混沌理论的微弱信号检测系统,并时系统工作流程进行了研究.最后,对不同频率的正弦周期信号进行了相应的频率检测,实验结果证明了此系统的可行性和有效性.     

基于生成率法的交通生成预测分析及应用

对项目的交通生成进行分析,介绍了生成率法,得到了类似项目选址的影响因素,将其应用于实际项目的选址,并对该项目进行交通生成预测,最后针对该方法提出了一定的建议。     

海底混响中基于前后向预测模型的信号检测

提出了一种基于径向基函数神经网络的具有更高建模精度的前后向预测模型,并用该模型对海底混响时间序列进行建模,以模型对于声纳接收信号的一步预测误差作为检验统计量,检测海底混响中的微弱目标回波信号.对湖试单频波束数据的处理结果表明,前后向预测模型对于波束信号包络的归一化预测误差比前向预测模型小约1个数量级,两种预测模型对于波束信号包络的预测误差都可以用作检验统计量,较好地检测出混响中的目标回波.