發(fā)布時間：2021-08-27 15:58

　　為有效提升海洋環(huán)境下水聲信標(biāo)的搜索效率,本文設(shè)計了一種水聲信號智能檢測系統(tǒng),其硬件平臺主要由便攜式水下探測裝置、A/D轉(zhuǎn)換模塊和加固筆記本等共同組建,軟件平臺主要通過特征提取方法和支持向量數(shù)據(jù)描述算法對實測信號進行智能檢測。海上信號檢測試驗表明,該系統(tǒng)性能可靠、操作便利,其聲信標(biāo)信號檢測精度較高,特別是采用時域和頻域組合特征時的檢測準確度可以達到75%以上,能在一定程度上滿足實際工作需要。 

【文章來源】：電子設(shè)計工程. 2020,28(13)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

PCIE-1816 A/D轉(zhuǎn)換卡

0 水下探測裝置深度布放圖

為改進上述問題，本文設(shè)計的聲信標(biāo)信號檢測方案包括以下5個部分：數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征提取和選擇、分類決策，具體如圖1所示。數(shù)據(jù)獲取用以接收聲信標(biāo)發(fā)射的周期性脈沖信號，信號預(yù)處理對信號進行降噪濾波、功率放大等操作，特征提取和選擇是從樣本數(shù)據(jù)中提取聲信標(biāo)信號的特征參數(shù)并選擇最優(yōu)特征參數(shù)集的過程，是智能檢測技術(shù)中較為關(guān)鍵的一步；分類決策是對信號類別及其特征按照一定的規(guī)則學(xué)習(xí)/訓(xùn)練，最后對任意實時采集的樣本信號類別進行判別，確定其是否包含聲信標(biāo)信號。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]圖像分類中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究[D]. 李明威.南京郵電大學(xué) 2016
[2]基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別方法研究[D]. 吳斯.浙江大學(xué) 2016
[3]基于支持向量機回歸與學(xué)習(xí)的金融數(shù)據(jù)預(yù)測與分類[D]. 譚夢羽.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號：3366652