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水下目标信号的Lofar谱图特征的主分量分析研究
被引量：
5
1
作者
嵇绍岭
丛丰裕
+1 位作者
贾鹏
史习智
《数据采集与处理》
CSCD
2003年第2期123-126,共4页
研究一种基于 Lofar谱图特征和主分量分析的水下目标信号的特征处理方法。首先介绍了这种方法的应用背景 ,给出了舰船辐射噪声的结构和 Lofar谱特征的提取方法。在简单介绍了主分量分析的有关基础知识和数学解法后 ,对于海上测量获得的...
研究一种基于 Lofar谱图特征和主分量分析的水下目标信号的特征处理方法。首先介绍了这种方法的应用背景 ,给出了舰船辐射噪声的结构和 Lofar谱特征的提取方法。在简单介绍了主分量分析的有关基础知识和数学解法后 ,对于海上测量获得的舰船辐射噪声信号进行特征提取 ,利用主分量分析的方法对提取的特征向量进行降维处理。针对主分量分析处理前后的特征向量 ,采用结构自适应模糊聚类神经网络分类器分类 ,与直接对Lofar谱特征分类相比 。
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关键词
lofar
谱
图
特征
主分量分析
水下目标信号
特征
提取
特征
降维
声纳
信号处理
舰船
下载PDF
职称材料
题名
水下目标信号的Lofar谱图特征的主分量分析研究
被引量：
5
1
作者
嵇绍岭
丛丰裕
贾鹏
史习智
机构
上海交通大学振动
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2003年第2期123-126,共4页
文摘
研究一种基于 Lofar谱图特征和主分量分析的水下目标信号的特征处理方法。首先介绍了这种方法的应用背景 ,给出了舰船辐射噪声的结构和 Lofar谱特征的提取方法。在简单介绍了主分量分析的有关基础知识和数学解法后 ,对于海上测量获得的舰船辐射噪声信号进行特征提取 ,利用主分量分析的方法对提取的特征向量进行降维处理。针对主分量分析处理前后的特征向量 ,采用结构自适应模糊聚类神经网络分类器分类 ,与直接对Lofar谱特征分类相比 。
关键词
lofar
谱
图
特征
主分量分析
水下目标信号
特征
提取
特征
降维
声纳
信号处理
舰船
Keywords
underwater target recognition
ship-rediated noise
principal component analysis(PCA)
feature extraction
dimension reduction
分类号
U666.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TN911.7 [交通运输工程—船舶与海洋工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水下目标信号的Lofar谱图特征的主分量分析研究
嵇绍岭
丛丰裕
贾鹏
史习智
《数据采集与处理》
CSCD
2003
5
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