本文關(guān)鍵詞：艦船噪聲包絡(luò)的高階統(tǒng)計量特征研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 高階統(tǒng)計量是研究非線性和非高斯信號的有效工具，它在信號檢測、特征提取以及參數(shù)估計等方面具有廣泛的應(yīng)用性性。本文主要應(yīng)用高階統(tǒng)計量對水中目標(biāo)進行特征提取及分類識別研究。 文章首先介紹了高階統(tǒng)計量的定義和性質(zhì)，特別指出了高階統(tǒng)計量對高斯過程不敏感，這是我們利用它進行信號檢測和估計的理論依據(jù)。 然后分析了艦船輻射噪聲的產(chǎn)生機理。利用希爾伯特變換求艦船噪聲的包絡(luò)譜，對艦船噪聲的包絡(luò)信號進行分析，并提取了四個特征量。對于通過希爾伯特變換解出的艦船輻射噪聲包絡(luò)信號進行高階統(tǒng)計量分析，有效地提取出了艦船噪聲的雙譜、1 1/2維譜、2 1/2維譜等方面的特征。 將上述方法所提取的線譜和連續(xù)譜特征作為特征參量，采用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三類船舶實際噪聲樣本進行識別分類，平均正確識別率達到80％。并驗證了采用高階統(tǒng)計量方法的正確性和所提取特征的有效性。 由于論文工作量較大，本文的水下目標(biāo)識別分類方法中對去噪處理和特征參量選擇的研究還需有待進一步的探索。
【關(guān)鍵詞】：高階統(tǒng)計量 艦船輻射噪聲 希爾伯特變換 雙譜 1(1/2)維譜 2(1/2)維譜 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取 水下目標(biāo)識別分類
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：U666.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目錄5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究的背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的主要工作9-11
• 第二章 高階統(tǒng)計量理論11-23
• 2.1 隨機變量的特征函數(shù)11-12
• 2.2 高階矩和高階累積量的定義12-14
• 2.3 高階矩譜和高階累積量譜的定義14-16
• 2.4 高斯過程的高階矩和高階累積量16-19
• 2.5 累積量的重要性質(zhì)19-20
• 2.6 雙譜的性質(zhì)和算法20-22
• 2.7 本章小結(jié)22-23
• 第三章 艦船輻射噪聲的包絡(luò)分析23-39
• 3.1 引言23-24
• 3.2 艦船輻射噪聲概要24-25
• 3.3 希爾伯特變換25-28
• 3.3.1 連續(xù)時間信號的希爾伯特變換25-27
• 3.3.2 離散時間信號的希爾伯特變換27-28
• 3.3.3 希爾伯特變換的性質(zhì)28
• 3.4 艦船噪聲的包絡(luò)分析28-38
• 3.4.1 艦船噪聲的功率譜分析29-31
• 3.4.2 不同窄帶包絡(luò)相關(guān)性分析31-33
• 3.4.3 艦船噪聲的包絡(luò)譜分析33-35
• 3.4.4 包絡(luò)譜的線譜特征提取35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 艦船噪聲包絡(luò)的高階統(tǒng)計量特征提取39-63
• 4.1 引言39-40
• 4.2 艦船噪聲包絡(luò)的雙譜分析40-44
• 4.2.1 雙譜性質(zhì)的仿真分析40-42
• 4.2.2 包絡(luò)信號雙譜特征提取42-44
• 4.3 艦船噪聲包絡(luò)的1 1%q2維譜分析44-51
• 4.3.1 1 1%q2維譜的性質(zhì)和算法45-47
• 4.3.2 艦船噪聲的1 1%q2維譜分析47-48
• 4.3.3 艦船噪聲包絡(luò)的1 1%q2維譜分析48-51
• 4.4 艦船噪聲包絡(luò)的二次相位耦合分析51-55
• 4.4.1 二次相位耦合51-53
• 4.4.2 艦船噪聲包絡(luò)的二次相位耦合分析53-55
• 4.5 艦船噪聲及包絡(luò)的三次相位耦合分析55-62
• 4.5.1 三次相位耦合55-60
• 4.5.2 艦船噪聲及其包絡(luò)的三次相位耦合分析60-62
• 4.6 本章總結(jié)62-63
• 第五章 艦船分類識別研究63-75
• 5.1 引言63-64
• 5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述64-65
• 5.3 多層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述65-67
• 5.3.1 人工神經(jīng)元模型65-66
• 5.3.2 多層前向網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)66-67
• 5.4 反向傳播學(xué)習(xí)算法67-71
• 5.4.1 反向傳播算法原理67-70
• 5.4.2 反向傳播算法的一些改進措施70-71
• 5.5 艦船分類識別研究71-74
• 5.5.1 艦船識別分類器設(shè)計71-72
• 5.5.2 艦船分類識別試驗結(jié)果72-74
• 5.6 本章小結(jié)74-75
• 第六章 全文總結(jié)75-76
• 參考文獻76-78
• 致謝78-79

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