舰船噪声包络的高阶统计量特征研究

发布时间：2017-05-12 08:04

  本文关键词：舰船噪声包络的高阶统计量特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 高阶统计量是研究非线性和非高斯信号的有效工具，它在信号检测、特征提取以及参数估计等方面具有广泛的应用性性。本文主要应用高阶统计量对水中目标进行特征提取及分类识别研究。 文章首先介绍了高阶统计量的定义和性质，特别指出了高阶统计量对高斯过程不敏感，这是我们利用它进行信号检测和估计的理论依据。 然后分析了舰船辐射噪声的产生机理。利用希尔伯特变换求舰船噪声的包络谱，对舰船噪声的包络信号进行分析，并提取了四个特征量。对于通过希尔伯特变换解出的舰船辐射噪声包络信号进行高阶统计量分析，有效地提取出了舰船噪声的双谱、1 1/2维谱、2 1/2维谱等方面的特征。 将上述方法所提取的线谱和连续谱特征作为特征参量，采用B-P神经网络对三类船舶实际噪声样本进行识别分类，平均正确识别率达到80％。并验证了采用高阶统计量方法的正确性和所提取特征的有效性。 由于论文工作量较大，本文的水下目标识别分类方法中对去噪处理和特征参量选择的研究还需有待进一步的探索。
【关键词】：高阶统计量 舰船辐射噪声 希尔伯特变换 双谱 1(1/2)维谱 2(1/2)维谱 B-P神经网络 特征提取 水下目标识别分类
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：U666.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目录5-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究的背景及意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 本文的主要工作9-11
• 第二章 高阶统计量理论11-23
• 2.1 随机变量的特征函数11-12
• 2.2 高阶矩和高阶累积量的定义12-14
• 2.3 高阶矩谱和高阶累积量谱的定义14-16
• 2.4 高斯过程的高阶矩和高阶累积量16-19
• 2.5 累积量的重要性质19-20
• 2.6 双谱的性质和算法20-22
• 2.7 本章小结22-23
• 第三章 舰船辐射噪声的包络分析23-39
• 3.1 引言23-24
• 3.2 舰船辐射噪声概要24-25
• 3.3 希尔伯特变换25-28
• 3.3.1 连续时间信号的希尔伯特变换25-27
• 3.3.2 离散时间信号的希尔伯特变换27-28
• 3.3.3 希尔伯特变换的性质28
• 3.4 舰船噪声的包络分析28-38
• 3.4.1 舰船噪声的功率谱分析29-31
• 3.4.2 不同窄带包络相关性分析31-33
• 3.4.3 舰船噪声的包络谱分析33-35
• 3.4.4 包络谱的线谱特征提取35-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 舰船噪声包络的高阶统计量特征提取39-63
• 4.1 引言39-40
• 4.2 舰船噪声包络的双谱分析40-44
• 4.2.1 双谱性质的仿真分析40-42
• 4.2.2 包络信号双谱特征提取42-44
• 4.3 舰船噪声包络的1 1%q2维谱分析44-51
• 4.3.1 1 1%q2维谱的性质和算法45-47
• 4.3.2 舰船噪声的1 1%q2维谱分析47-48
• 4.3.3 舰船噪声包络的1 1%q2维谱分析48-51
• 4.4 舰船噪声包络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 舰船噪声包络的二次相位耦合分析53-55
• 4.5 舰船噪声及包络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 舰船噪声及其包络的三次相位耦合分析60-62
• 4.6 本章总结62-63
• 第五章 舰船分类识别研究63-75
• 5.1 引言63-64
• 5.2 人工神经网络概述64-65
• 5.3 多层前向人工神经网络概述65-67
• 5.3.1 人工神经元模型65-66
• 5.3.2 多层前向网络的结构66-67
• 5.4 反向传播学习算法67-71
• 5.4.1 反向传播算法原理67-70
• 5.4.2 反向传播算法的一些改进措施70-71
• 5.5 舰船分类识别研究71-74
• 5.5.1 舰船识别分类器设计71-72
• 5.5.2 舰船分类识别试验结果72-74
• 5.6 本章小结74-75
• 第六章 全文总结75-76
• 参考文献76-78
• 致谢78-79

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