基于HHT和ELM的水下目标识别技术研究

发布时间：2024-03-23 03:53

　　水下目标的分类识别技术一直以来都是水声信号分析领域所研究的热点问题。该问题的研究无论从民用方面还是从军用方面都有着很重要的价值。模式识别技术包含了水下目标识别技术,它的研究主要包括特征提取技术与分类器的设计这两个部分。特征提取的主要任务是如何能够从信号中提取并选择可以代表本类别与异类差别的有效特征;分类器的设计主要是对各种分类识别算法的研究,通过使用特征提取过程中获得的特征向量对其进行训练,之后使用分类器对整个分类识别问题做以判别决策。本文的研究对象主要是舰船的辐射噪声信号,研究的主要问题是特征提取与分类器的设计。在特征提取方面,本文主要对希尔伯特-黄变换的相关理论及其在舰船噪声信号的特征提取中做了深入研究;在分类器的设计方面,主要对最近几年才被提出的超限学习机算法进行了深入研究并基于压缩感知的有关理论对其网络结构进行了优化。本文的主要研究内容如下:1.论文首先介绍了水下目标识别问题的有关基础理论,并对水下目标分类识别系统的组成及各部分的作用作了介绍。重点讲解了各类特征提取算法及其优劣性,以及现有的分类识别算法的识别性能。2.基于希尔伯特-黄变换(HHT)在处理非线性、非平稳信号的出色...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１主动式声呐与被动式声呐的工作方式比较??众所周知对于舰船的识别都是靠训练有素的声纳员来完成的

呐收集到的水声信号主要是由声源与水介质共同作用而产生的，在传播过程中必然会有??受到其他干扰、衰减等各种问题，再加之水下声源数目的不定性，被动声呐目标识别的??难点显然在于信号处理与分类识别方面。两类声呐的工作方式比较如图１．１所示。??２??

图2.1模式识别系统的基本构成

第２章水下声信号的预处理??第２章水下声信号的预处理??２．１水下声信号分类系统的构成??众所周知水下声信号的分类识别是属于模式识别的范畴的。什么是模式呢？广义的??来说，如果我们可以区分那些存在于时间和空间中并且可被观察的事物是否相同或者相??似，那么它们都可以被称为模式。在模....

图２．３自适应滤波器的基本结构??其中自适应滤波器的输入为；ｃ，输出为；；，期望相应为误差信号为ｅ，需更新的滤??

样本中提取出待识别的特征，构成一组特征向量，这样就完成了从模式空间到特征空间??的映射。这一空间转换过程通过特征提取环节完成，最后，在特征空间中使用相应模式??识别方法进行分类决策得到模式空间，从空间映射角度来表示的模式识别过程如图２．２??所示。??客??观?模特类??物??式....

图2.4横向滤波器结构

第２章水下声信号的预处理??ｓｑｕａｒｅ?ｅｒｒｏｒ，?ＭＳＥ）为准则，即代价函数为均方误差。由图２．３可以看出系统输出误差为：??ｅ｛ｎ）?－?ｄ｛ｎ）－ｙ｛ｎ）?－?ｄ｛ｎ）?－?ｗＴｘ｛ｎ）?（２－１）??则均方误差为误差平方的期望，即：??Ｊ｛ｎ）?＝?Ｅ｛ｅ＼ｎ）｝?（....

本文编号：3935418