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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無(wú)線(xiàn)電電子學(xué)、電信技術(shù)水聲目標(biāo)識(shí)別

水聲目標(biāo)識(shí)別

水聲目標(biāo)識(shí)別

定 價(jià):¥108.00

作 者: 程玉勝,李智忠,邱家興
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030590046 出版時(shí)間: 2018-11-01 包裝:
開(kāi)本: 32開(kāi) 頁(yè)數(shù): 256 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  水聲目標(biāo)識(shí)別是聲納工程的重要技術(shù)之一。本書(shū)系統(tǒng)介紹了水聲目標(biāo)識(shí)別的基本原理和方法,主要包括特征選擇、提取和變換技術(shù),以及常用的分類(lèi)器和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等。對(duì)于水聲目標(biāo)識(shí)別而言,*重要的環(huán)節(jié)是特征提取。本書(shū)重點(diǎn)探討了船舶輻射噪聲的調(diào)制譜、線(xiàn)譜、聽(tīng)覺(jué)感知和聲源級(jí)特征,水聲瞬態(tài)信號(hào)特征,以及船舶運(yùn)動(dòng)特征等。系統(tǒng)闡述了各識(shí)別特征的物理意義、產(chǎn)生機(jī)理、提取和利用方法,介紹了現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)在譜特征分析中的應(yīng)用,以及特征選擇和變換的常用方法等。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《水聲目標(biāo)識(shí)別》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
叢書(shū)前言
自序
第1章 緒論 1
1.1 水聲目標(biāo)識(shí)別基本問(wèn)題 1
1.2 水聲目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)基本組成 4
1.3 水聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀 6
1.3.1 特征選擇技術(shù) 6
1.3.2 特征提取技術(shù) 8
1.3.3 分類(lèi)器設(shè)計(jì)技術(shù) 12
1.3.4 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別技術(shù) 14
第2章 船舶輻射噪聲調(diào)制譜特征 16
2.1 船舶螺旋槳空化噪聲 16
2.1.1 船舶螺旋槳空化 17
2.1.2 船舶螺旋槳空化噪聲模型 19
2.2 船舶輻射噪聲調(diào)制譜 22
2.2.1 船舶輻射噪聲調(diào)制現(xiàn)象 22
2.2.2 船舶輻射噪聲調(diào)制譜結(jié)構(gòu) 23
2.2.3 船舶輻射噪聲調(diào)制譜數(shù)學(xué)模型 24
2.3 船舶輻射噪聲解調(diào)基本方法 30
2.3.1 **值低通解調(diào) 30
2.3.2 平方低通解調(diào) 31
2.3.3 希爾伯特變換解調(diào)方法 32
2.3.4 不同解調(diào)方法性能比較 33
2.4 船舶輻射噪聲調(diào)制譜連續(xù)譜平滑技術(shù) 35
2.4.1 自適應(yīng)高斯平滑算法 35
2.4.2 雙通分離窗算法 37
2.4.3 排序截短平均算法 39
2.5 基于船舶輻射噪聲調(diào)制譜轉(zhuǎn)速特征提取技術(shù) 40
2.5.1 倍頻檢測(cè)方法 40
2.5.2 **似然估計(jì)法 41
2.6 基于船舶輻射噪聲調(diào)制譜槳葉數(shù)特征提取技術(shù) 44
2.6.1 基于專(zhuān)家系統(tǒng)的槳葉數(shù)特征提取方法 44
2.6.2 基于模板匹配的槳葉數(shù)特征提取方法 46
2.6.3 基于調(diào)制譜相位耦合特性的槳葉數(shù)特征提取方法 47
2.7 船舶輻射噪聲解調(diào)頻帶對(duì)解調(diào)譜的影響 51
2.7.1 船舶輻射噪聲調(diào)制譜子帶不均勻性 51
2.7.2 船舶輻射噪聲解調(diào)性能與帶寬關(guān)系 53
2.7.3 船舶輻射噪聲寬帶調(diào)制譜與子頻帶調(diào)制譜之間關(guān)系 56
2.8 聲納預(yù)處理AGC對(duì)調(diào)制譜的影響 59
2.8.1 聲納預(yù)處理AGC電路及作用 59
2.8.2 AGC電路對(duì)船舶輻射噪聲調(diào)制譜的影響 61
第3章 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜特征 66
3.1 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜聲源 66
3.1.1 船舶機(jī)械噪聲線(xiàn)譜 66
3.1.2 船舶螺旋槳噪聲線(xiàn)譜 70
3.1.3 船舶結(jié)構(gòu)振動(dòng)噪聲線(xiàn)譜 73
3.1.4 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜結(jié)構(gòu) 78
3.2 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜特征提取方法 80
3.2.1 線(xiàn)譜分析分辨率問(wèn)題 80
3.2.2 線(xiàn)譜提取方法 81
3.3 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜穩(wěn)定性 83
3.3.1 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜頻率穩(wěn)定性和幅度穩(wěn)定性 83
3.3.2 船舶輻射噪聲穩(wěn)定線(xiàn)譜存在情況 85
3.4 船舶輻射噪聲線(xiàn)譜識(shí)別能力 87
3.4.1 線(xiàn)譜分布經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?87
3.4.2 線(xiàn)譜識(shí)別模板 89
3.4.3 線(xiàn)譜識(shí)別能力數(shù)據(jù)試驗(yàn) 90
第4章 水聲瞬態(tài)信號(hào)特征 93
4.1 水聲瞬態(tài)信號(hào)波形與頻譜 93
4.2 瞬態(tài)信號(hào)基本檢測(cè)器 96
4.2.1 瞬態(tài)信號(hào)能量檢測(cè)器 96
4.2.2 瞬態(tài)信號(hào)冪律檢測(cè)器 99
4.2.3 STFT 檢測(cè)器 101
4.3 瞬態(tài)信號(hào)其他檢測(cè)方法 102
4.3.1 ARMA 逆濾波器法 102
4.3.2 小波變換法 104
4.3.3 Hilbert-Huang變換法 108
第5章 輔助分類(lèi)識(shí)別特征 113
5.1 船舶輻射噪聲的聽(tīng)覺(jué)感知特征 113
5.1.1 聲音的聽(tīng)覺(jué)感知特征 113
5.1.2 船舶輻射噪聲聽(tīng)覺(jué)感知特征 117
5.2 船舶輻射噪聲聲源級(jí)特征 124
5.2.1 船舶輻射噪聲聲源級(jí) 124
5.2.2 船舶螺旋槳空化對(duì)聲源級(jí)的影響 125
5.2.3 聲源級(jí)特征可分性分析 127
5.2.4 聲源級(jí)特征提取技術(shù) 130
5.3 船舶運(yùn)動(dòng)特征 134
5.3.1 運(yùn)動(dòng)特征對(duì)船舶目標(biāo)分類(lèi)的意義 134
5.3.2 船舶目標(biāo)速度特征 135
5.3.3 船舶目標(biāo)方位變化率特征 137
第6章 現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)在譜特征分析中的應(yīng)用 142
6.1 經(jīng)典譜估計(jì)方法 142
6.1.1 自相關(guān)法 142
6.1.2 周期圖法 143
6.2 參數(shù)模型法 145
6.3 特征值分解法 150
6.4 自適應(yīng)線(xiàn)譜增強(qiáng)技術(shù) 153
6.5 高階譜分析 155
6.5.1 高階譜 155
6.5.2 確定性信號(hào)的高階譜 155
6.5.3 非參數(shù)法高階譜估計(jì) 156
6.5.4 雙譜對(duì)角切片譜 158
6.5.5 基于雙譜對(duì)角切片譜的調(diào)制譜分析 159
6.6 Wigner-Ville分布 161
6.6.1 WVD的定義 161
6.6.2 Wigner-Ville分布計(jì)算 162
6.6.3 Wigner-Ville分布數(shù)據(jù)試驗(yàn) 164
第7章 特征選擇與變換 167
7.1 類(lèi)別可分性的評(píng)估準(zhǔn)則 167
7.1.1 基于距離的可分性準(zhǔn)則 168
7.1.2 基于概率分布的可分性準(zhǔn)則 169
7.1.3 基于熵函數(shù)的可分性準(zhǔn)則 171
7.2 特征選擇 172
7.2.1 全局**搜索策略 173
7.2.2 次優(yōu)搜索策略 174
7.2.3 隨機(jī)搜索策略 175
7.3 典型特征變換方法 180
7.3.1 K-L變換 182
7.3.2 核函數(shù)方法 188
第8章 水聲目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)器設(shè)計(jì)技術(shù) 194
8.1 分類(lèi)器概述 194
8.1.1 模式識(shí)別分類(lèi)器 194
8.1.2 水聲目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)器設(shè)計(jì)難點(diǎn)問(wèn)題 196
8.2 近鄰分類(lèi)器 198
8.2.1 *近鄰法 198
8.2.2 k-近鄰法 198
8.2.3 具有拒絕決策的k-近鄰法 199
8.2.4 距離度量 200
8.2.5 近鄰分類(lèi)器的特點(diǎn) 202
8.3 基于CBR推理分類(lèi)器 203
8.3.1 CBR的基本原理 203
8.3.2 基于CBR系統(tǒng)水聲目標(biāo)分類(lèi)器設(shè)計(jì) 206
8.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器 208
8.4.1 ANN的基本概念 208
8.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和類(lèi)型 209
8.4.3 感知器 211
8.4.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 214
8.4.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水聲目標(biāo)分類(lèi)數(shù)據(jù)試驗(yàn) 216
8.5 支持向量機(jī) 219
8.5.1 **分類(lèi)超平面 220
8.5.2 線(xiàn)性支持向量機(jī) 221
8.5.3 非線(xiàn)性支持向量機(jī) 224
8.5.4 支持向量機(jī)應(yīng)用中的幾個(gè)問(wèn)題 226
8.5.5 基于支持向量機(jī)水聲目標(biāo)分類(lèi)數(shù)據(jù)試驗(yàn) 228
參考文獻(xiàn) 232

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