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介绍了一种区间小波的构造方法,并将区间小波与神经网络相结合,提出了一种用于信号分类的的分类区间小波网络,利用它可以解决以往小波网络的基底空间与被学习信号所属空间不匹配的问题。实验结果表明,将区间小波网络应用于雷达目标识别,可以减少神经元的数目,提高网络的收敛速度,能够获得较好的分类效果。 相似文献
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一种基于小波分析的雷达目标多重变换特征提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在非相参雷达目标识别方法中,基于FFT-MELLIN的多重变换的特征提取方法,在消除由于雷达回波视角和时延所引起的目标特征不稳定性方面有较好的应用效果。本文针对飞行目标的具体特性,运用小波分析方法提出了一种新的多重变换特征提取方法,经实际数据验证,在飞行目标的架次识别中取得了良好的识别率和实时性。最后文中通过该方法对三类水声目标的分类实验结果分析,证明了其广阔的应用前景。 相似文献
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介绍了用于雷达目标识别的小波神经网络的结构与算法。该方法基于子波变换进行特征提取和识别,在最小均方能量准则下,用共轭梯度算法求解子波函数线性组合的尺度和延时参数,以及神经网络的权值。结果表明,该方法的实际结果具子波的非线性,可有效解决雷达目标的识别问题。 相似文献
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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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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
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声纳浮标网络可用于对潜艇等水下目标进行定位。针对声纳浮标节点的特性,提出一种新的时间加权质心算法。新的时间加权质心算法将各个节点探测的信号强度反映到节点发送探测信息的等待时间中,利用等待时间的长短对各节点位置进行加权,因此权重体现了各节点到目标的距离,提高了目标定位精度,而通信量与一般质心算法相同。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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提出利用主元分析(PCA)和学习矢量量化神经网络(LVQ)相结合的方法进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验证明,这种方法的识别效率高,对表情和姿态的变化具有一定的鲁棒性,在识别性能上优于传统的Fisherfaces脸方法和eigenfaces方法。 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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论文主要基于一维距离像研究了模式识别新技术在雷达目标识别中的应用,研究了一维距离像(HRRP)强度和平移敏感性,结合相对对准和绝对对准算法原理,对强度敏感性进行能量归一化处理,用滑动最大相关法进行目标识别.最后对各种功能及算法用C语言实现,并对最后的识别结果进行分析. 相似文献
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基于高阶谱的水下目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
利用高阶谱估值法,对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取,并通过结构自适应神经网络作为分类实验,表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性,在无源声纳目标识别中特具潜力。 相似文献
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