计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
8期
8-10,111
,共4页
小波包%主分量分析%目标识别
小波包%主分量分析%目標識彆
소파포%주분량분석%목표식별
水下目标信号的分类识别一直是信号处理工程领域的研究难点.针对水下信号发声机理十分复杂与成分多样,导致表征其特征的数据量较大且维数较高,目标识别率低.要解决上述问题,需要很大的计算成本,并影响识别特性量的效率,提出了一种采用小波包与主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的特征提取方法.通过小波包分解与重构得到水下目标辐射噪声的初始特征；用PCA方法实现对高维特征向量的优化处理.采用BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别仿真.结果表明,减少计算量的同时,水下目标信号得到了较好的优化提取.
水下目標信號的分類識彆一直是信號處理工程領域的研究難點.針對水下信號髮聲機理十分複雜與成分多樣,導緻錶徵其特徵的數據量較大且維數較高,目標識彆率低.要解決上述問題,需要很大的計算成本,併影響識彆特性量的效率,提齣瞭一種採用小波包與主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相結閤的特徵提取方法.通過小波包分解與重構得到水下目標輻射譟聲的初始特徵；用PCA方法實現對高維特徵嚮量的優化處理.採用BP神經網絡作為分類器對三類目標進行識彆倣真.結果錶明,減少計算量的同時,水下目標信號得到瞭較好的優化提取.
수하목표신호적분류식별일직시신호처리공정영역적연구난점.침대수하신호발성궤리십분복잡여성분다양,도치표정기특정적수거량교대차유수교고,목표식별솔저.요해결상술문제,수요흔대적계산성본,병영향식별특성량적효솔,제출료일충채용소파포여주분량분석(Principal Component Analysis,PCA)상결합적특정제취방법.통과소파포분해여중구득도수하목표복사조성적초시특정；용PCA방법실현대고유특정향량적우화처리.채용BP신경망락작위분류기대삼류목표진행식별방진.결과표명,감소계산량적동시,수하목표신호득도료교호적우화제취.
