计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
z2期
280-282
,共3页
特征提取%目标识别%广义S变换%奇异值%概率神经网络
特徵提取%目標識彆%廣義S變換%奇異值%概率神經網絡
특정제취%목표식별%엄의S변환%기이치%개솔신경망락
针对水下目标识别中特征矢量难以准确提取的问题,提出了基于广义S变换模时频矩阵奇异值的水下目标特征提取方法.首先对目标信号进行广义S变换,然后提取广义S变换模时频矩阵奇异值作为目标识别特征矢量,最后利用概率神经网络实现目标识别.广义S变换在S变换的基础上,通过改变窗宽因子可提高信号分析的频率分辨率或时间分辨率,从而可根据信号分析需求实现水下目标非平稳非线性信号的时频分析.实验结果表明提取广义S变换模时频矩阵的奇异值作为目标识别特征矢量能够有效区分各类目标,且选取不同的窗宽因子具有不同的识别结果.
針對水下目標識彆中特徵矢量難以準確提取的問題,提齣瞭基于廣義S變換模時頻矩陣奇異值的水下目標特徵提取方法.首先對目標信號進行廣義S變換,然後提取廣義S變換模時頻矩陣奇異值作為目標識彆特徵矢量,最後利用概率神經網絡實現目標識彆.廣義S變換在S變換的基礎上,通過改變窗寬因子可提高信號分析的頻率分辨率或時間分辨率,從而可根據信號分析需求實現水下目標非平穩非線性信號的時頻分析.實驗結果錶明提取廣義S變換模時頻矩陣的奇異值作為目標識彆特徵矢量能夠有效區分各類目標,且選取不同的窗寬因子具有不同的識彆結果.
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