振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2013年
10期
26-30
,共5页
瞬态信号%混沌系统%RBF神经网络%信号检测
瞬態信號%混沌繫統%RBF神經網絡%信號檢測
순태신호%혼돈계통%RBF신경망락%신호검측
水下瞬态声信号中蕴含着目标的特征信息,但其突发性强、持续时间短致使检测难度很大.为解决瞬态信号检测的问题,提出了混沌背景中瞬态冲击信号的RBF神经网络检测法.建立了混沌背景噪声的一步预测模型,通过预测误差的变化来检测瞬态信号.分别以Lorenz系统和Logistic系统作为混沌背景噪声进行了仿真,证明检测方法的有效性,并在Lorenz系统背景检测中加入白噪声来检验该方法抗白噪声干扰的能力,结果表明该方法对白噪声敏感；在理论研究的基础上通过对外场试验数据的处理验证了该方法的有效性,并在实际测量数据中加入混沌背景噪声,通过改变信噪比检验了该方法在不同信噪比情况下的性能.
水下瞬態聲信號中蘊含著目標的特徵信息,但其突髮性彊、持續時間短緻使檢測難度很大.為解決瞬態信號檢測的問題,提齣瞭混沌揹景中瞬態遲擊信號的RBF神經網絡檢測法.建立瞭混沌揹景譟聲的一步預測模型,通過預測誤差的變化來檢測瞬態信號.分彆以Lorenz繫統和Logistic繫統作為混沌揹景譟聲進行瞭倣真,證明檢測方法的有效性,併在Lorenz繫統揹景檢測中加入白譟聲來檢驗該方法抗白譟聲榦擾的能力,結果錶明該方法對白譟聲敏感；在理論研究的基礎上通過對外場試驗數據的處理驗證瞭該方法的有效性,併在實際測量數據中加入混沌揹景譟聲,通過改變信譟比檢驗瞭該方法在不同信譟比情況下的性能.
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