一种估计水中目标辐射噪声线谱的方法

线谱是水中目标辐射噪声中重要的特征信息,在被动声呐系统中,线谱提取是水中目标识别的关键技术.文章简述了水中目标辐射噪声的物理成因和频谱特征,利用经典谱估计法与现代谱估计法在短时序列谱估计中的特点,结合仿真试验的结果,提出了一种对水中目标辐射噪声低频段线谱估计的联合分析法,并用该方法对2艘实船噪声进行了谱分析.实验结果表明,该方法对低频段的线谱特征提取有较好的实用效果.     

Classification of underwater still objects based on multi-field features and SVM

A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two.     

基于神经网络/模糊逻辑系统的混合式特征提取器

特征提取是水声目标分类的关键环节之一，用以获取各类目标的一些可鉴别性特征。螺旋桨轴频、叶率和叶片数是目标的本质性、鉴别性特征，是分类的重要线索。本文提出了一个基于神经网络／模糊逻辑系统的混合式特征提取器，先利用侧抑制神经网络从目标辐射噪声的包络谱中提取线谱序列，再利用模糊逻辑系统从线谱序列中提取出螺旋桨轴频、叶率和叶片数。对目标数据的分析表明：该特征提取器能够为目标分类提取有效的鉴别性特征。     

被动声呐目标识别技术的现状与展望

简述了被动声呐目标识别的常用技术，分析了这一领域的研究现状，并针对现阶段被动声呐目标识别存在的问题，展望了下一步的工作。     

基于调制线谱特征提取的被动声呐目标识别技术研究

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别，首先着重研究了调制线谱特征提取方法，然后为了训练神经网络目标分类器，本文将遗传算法和BP算法相结合，提出了一种新的自适应遗传BP算法。最后，对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表明本文设计的被动声呐目标识别系统具有很好的分类效果。     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术

首先运用OSTU算法对舰船目标图像的陆域和海域空间分离,进而提出一种基于云干扰背景的高斯分布混合统计模型进行虚假目标的过滤。在实现舰船目标(ROI)检测的基础上,又根据舰船图像的特征提取形态特征和尾迹特征等,精确实现对舰船目标鉴别。数据表明,通过以上步骤的技术处理,能够很好地实现对遥感图像的舰船目标进行虚假过滤和快速的舰船特征提取。     

乙丙橡胶电缆终端气隙局部放电过程及特征提取

高速列车乙丙橡胶（ethylene propylene rubber，EPR）电缆终端由于制作、安装不规范，导致终端内部出现气隙，气隙部位的局部放电将严重影响高速列车的正常运行. 为了分析气隙缺陷下25 kV乙丙橡胶电缆的局部放电过程及特性，制作了含气隙缺陷的电缆试样，测量了试样自起始放电至击穿全过程的放电参量及局部放电相位（phase resolved partial discharge，PRPD）谱图发展过程，并基于Gaussian金字塔与灰度共生矩阵的方法对放电全过程的PRPD谱图进行了特征提取. 研究表明:根据放电参量的变化规律，可将整个放电过程分为放电发展阶段、放电持续阶段、临近击穿阶段；基于各阶段的PRPD谱图呈现的不同形貌，使用多尺度的灰度共生矩阵方法提取出的角二阶矩、熵、对比度等特征可用于放电阶段的表征.      

模糊专家系统在线谱检测中的应用研究

本文给出了一种线谱检测的组合方法.首先利用双门限线谱检测算法进行初始线谱检测,同时提取频率等线谱特征,在此阶段通过选择低门限,可以保证在低信噪比下无论信号和背景噪声是否平稳都可获得高的检测概率;然后研制了一个简单高效的线谱识别模糊专家系统,根据提取出的线谱特征,进一步剔除噪声点.分析验证表明,由于该算法将线谱检测和特征提取融合在一起,不但提取出了用于目标识别的线谱特征,而且非常宽容,能以高检测概率和低虚警概率自动地检测低信噪比线谱.