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本刊是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。它是仿真技术领域的综合性科技期刊。98年起已列入国家科技部中国科...【详细查看】
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基于小波包与PCA方法对水下目标识别研究
【出 处】:《
计算机仿真
》
CSCD
2011年第28卷第8期 8-10页,共4页
【作 者】:
魏鑫
;
李钢虎
;
王志强
【摘 要】
水下目标信号的分类识别一直是信号处理工程领域的研究难点。针对水下信号发声机理十分复杂与成分多样,导致表征其特征的数据量较大且维数较高,目标识别率低。要解决上述问题,需要很大的计算成本,并影响识别特性量的效率,提出了一种采用小波包与主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的特征提取方法。通过小波包分解与重构得到水下目标辐射噪声的初始特征;用PCA方法实现对高维特征向量的优化处理。采用BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别仿真。结果表明,减少计算量的同时,水下目标信号得到了较好的优化提取。
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