共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
2.
3.
4.
为提高舰船辐射噪声识别的准确率,针对辐射噪声这种非平稳、复杂的信号,提出一种基于小波包分解与多特征融合的特征提取方法.同时,引入深度学习模型,将提取到的特征作为识别分类的依据,采用卷积神经网络和长短时记忆神经网络作为分类器.对单一特征的分类结果与融合的多特征分类结果进行比较,对直接提取的特征分类结果与基于小波包分解提取的特征分类结果进行比较,对卷积神经网络、长短时记忆神经网络和机器学习的识别分类结果进行比较,结果表明,采用基于小波包分解与特征融合的特征提取方法和基于深度学习的分类识别方法能显著提高舰船辐射噪声识别的准确率. 相似文献
5.
6.
为了提高主动自导水下航行器对目标的识别能力,提出一种基于自小波变换的主动自导水下航行器的高分辨宽带信号检测技术,构建主动自导水下航行器的回波信号模型,在海水混响干扰下采用自相关匹配滤波器进行信号滤波处理,对滤波输出的宽带信号采用自小波变换进行时频分解,对水下航行器的回波探测信号作WVD-Hough变换,采用二维谱峰搜索方法实现高分辨的目标信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行主动自导水下航行器的宽带信号检测的准确检测概率较高,抗旁瓣干扰能力较强,对打击目标的具有高分辨识别能力。 相似文献
7.
电路短路类型多样复杂,当前方法的电路短路识别错误概率高,为降低电路短路识别的错误概率,设计了基于数据挖掘的船舶电力电路短路识别方法。首先采用传感器采集船舶电力电路工作状态信号,并采用小波包对船舶电力电路工作状态信号进行多层分解,提取相应的小波包能量熵,将其作为船舶电力电路短路识别的特征,然后采用数据挖掘技术对特征向量和船舶电力电路短路类型间的变化关系进行建模,设计船舶电力电路短路识别模型,最后在Matlab 2017平台进行了船舶电力电路短路识别实验,本文船舶电力电路短路识别正确率超过95%,而对比方法的船舶电力电路短路识别率低于90%,本文方法不仅大幅度降低电路短路识别的错误概率,而且船舶电力电路短路识别效率更高,能够用于实际的船舶电力系统管理。 相似文献
8.
9.
10.
11.
LUShu-ping YANGXue-jing ZHAOXi-ren 《船舶与海洋工程学报》2004,3(1):20-23
As there are lots of non-linear systems in the real engineering, it is very important to do more researches on the modeling and prediction of non-llnear systems. Based on the muhi-resolution analysis (MRA) of wavelet theory, this paper combined the wavelet theory with neural network and established a MRA wavelet network with the scaling function and wavelet function as its neurons. From the analysis in the frequency domain, the results indicated that MRA wavelet network was better than other wavelet networks in the ability of approaching to the signals. An essential research was carried out on modeling and prediction with MRA wavelet network in the non-linear system. Using the lengthwise sway data received from the experiment of ship model, a model of offline prediction was estab lished and was applied to the short-time prediction of ship motion. The simulation results indicated that the forecasting model improved the prediction precision effectively, lengthened the forecasting time and had a better prediction results than that of AR linear model. The research indicates that it is feasible to use the MRA wavelet network in the short -time prediction of ship motion. 相似文献
12.
首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。 相似文献
13.
14.
基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。 相似文献
15.
自适应小波网络在船舶噪声识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于船舶辐射噪声识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的目标识别性能,且收敛速度快,是一种有效的目标识别方法,从而为研究自适应小波网络理论在声呐信号目标识别领域中的应用有着极其重要的实际意义。 相似文献
16.
自主式水下机器人(AUV)是应用于复杂海洋环境中的高智能化无人装备,其需要具备良好的环境感知能力进行自主导航,包括水下目标识别能力。随着人工智能的高速发展,卷积神经网络作为图像处理领域的深度学习架构,在图像特征提取和图像识别上有着强大的性能和卓越的优势。本文利用卷积神经网络,实现了自主式水下机器人水下目标的自主识别。同时,通过采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行进一步改进,提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 相似文献
17.
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