兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2011年
7期
64-66
,共3页
信号检测%微弱磁场信号%小波变换%RBF网络
信號檢測%微弱磁場信號%小波變換%RBF網絡
신호검측%미약자장신호%소파변환%RBF망락
针对水中兵器检测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出基于小波滤波与RBF神经网络的微弱磁场信号检测算法.根据船舶磁场信号的时频特征,对采集的信号进行小波分解,提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;并采用样本数据对RBF网络进行学习,利用学习好的RBF网络对含噪信号进行处理,提取船舶目标特征信号.通过计算机仿真结合实测数据对算法进行了检验.结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强了对微弱磁场信号的检测能力.
針對水中兵器檢測船舶磁場信號時信譟比較低的問題,提齣基于小波濾波與RBF神經網絡的微弱磁場信號檢測算法.根據船舶磁場信號的時頻特徵,對採集的信號進行小波分解,提取最後一層的低頻分量,濾除高頻譟聲;併採用樣本數據對RBF網絡進行學習,利用學習好的RBF網絡對含譟信號進行處理,提取船舶目標特徵信號.通過計算機倣真結閤實測數據對算法進行瞭檢驗.結果錶明:該算法可以顯著提高信譟比,增彊瞭對微弱磁場信號的檢測能力.
침대수중병기검측선박자장신호시신조비교저적문제,제출기우소파려파여RBF신경망락적미약자장신호검측산법.근거선박자장신호적시빈특정,대채집적신호진행소파분해,제취최후일층적저빈분량,려제고빈조성;병채용양본수거대RBF망락진행학습,이용학습호적RBF망락대함조신호진행처리,제취선박목표특정신호.통과계산궤방진결합실측수거대산법진행료검험.결과표명:해산법가이현저제고신조비,증강료대미약자장신호적검측능력.
