| 基于分形特征的水声目标信号分类识别 |
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| 引用本文： | 王艳丰,李钢虎,王志强,魏鑫.基于分形特征的水声目标信号分类识别[J].计算机仿真,2010,27(11). |
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| 作者姓名： | 王艳丰 李钢虎 王志强 魏鑫 |
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| 摘 要： | 在水声信号的研究中,应提高准确性.由于水声信号不具有严格的线性区域,过去直接对近似线性区域进行最小二乘拟合求得分形维数误差较大,不利于信号的识别.为解决上述问题,在分形布朗运动的基础上,提出采用水声目标信号近似线性区域进行了分段处理,运用最小二乘拟合求得各段的分形维数,并将各段的分形维数作为目标信号的特征矢量,进而以BP神经网络作为分类器进行目标的分类识别.实测目标的分类结果表明,上述方法提高了分形维数的稳定性,为水声目标信号的检测和识别提供良好的理论依据,并给出了具体的算法的步骤.
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| 关 键 词： | 目标识别 分形维数 最小二乘拟合 |
Underwater Acoustic Target Recognition Based on Fractal Feature |
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| WANG Yan-feng,LI Gang-hu,WANG Zhi-qiang,WEI Xin.Underwater Acoustic Target Recognition Based on Fractal Feature[J].Computer Simulation,2010,27(11). |
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| Authors: | WANG Yan-feng LI Gang-hu WANG Zhi-qiang WEI Xin |
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