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文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于DSP的水下目标识别嵌入式系统 总被引:1,自引:1,他引:0
水下目标识别系统是海洋开发的关键组成部分,而利用声呐对目标物进行定位跟踪是水下目标识别系统中最重要的技术。本文首先分析水下目标识别系统的基本原理及组成,重点研究水下声呐目标识别技术中的基于形状及纹理等特性对识别精度的影响,最后优化小波变换对目标物声呐图像的提取特征算法,通过对声呐特性的分析提出一种小波提升分析法,并构造基于DSP嵌入式系统。 相似文献
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舰船遥感图像检测小波分析研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。 相似文献
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雷达辐射源测量信息具有不确定性变化的特点,严重影响目标识别性能。针对这一问题,提出一种雷达辐射源目标识别方法,利用多种动态变化的门限识别信号目标类型,并依据识别结果对相关类型识别参数进行自适应计算调整。仿真结果表明,该算法能适应信号测量参数的动态变化,具有较好的识别效果。 相似文献
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介绍了国内外关于水下运动目标动态谱特征提取与增强的相关函数与功率谱方法、自适应谱线增强方法、小波变换方法、基于神经网络的方法、混沌动力学与分形理论、高阶统计量方法等主要方法及研究成果,分析了各种方法的主要缺陷,指出了在所有方法中用高阶统计量方法提取与增强运动目标动态谱特征是最值得深入研究的课题。 相似文献
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文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。 相似文献
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基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。 相似文献
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介绍了自适应小波包算法的基本理论和具体实现步骤,并且针对信号的时变特性采取了改进的双树算法实现了每一时间段内的小波包基的最优化选择,使得降噪处理具有自适应性。通过数值模拟对自适应算法和传统算法进行了比较。实验结果表明自适应小波包算法降噪法有着更好的性能,能够有效地抑制信号中的噪声。 相似文献