基于小波与三次样条插值的包迹谱的水下目标分类研究

摘要：

研究了水下目标辐射噪声中包迹谱特征的提取.包迹波形由目标波形的极大值点连线构建而成.在对目标辐射噪声进行小波变换后,检索了波形极大值点,并采用三次样条插值算法,实现包迹波形的构建.根据构建波形提取包迹谱,最后把提取的特征送入模糊ART神经网络分类器进行识别.实验表明,这种方法对水下目标辐射噪声具有很好的分类效果,同时又能从其包迹谱中观察出原始波形不同程度的周期性.

机标关键词：水下目标分类、水下目标辐射噪声、模糊art神经网络、神经网络分类器、插值算法、极大值点、周期性、小波变换、波形提取、谱特征

所属期刊栏目：29

分类号：O42(声学)

在线出版日期：2007-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：63-67