基于聽覺特征的水中目標(biāo)輻射噪聲特征提取.pdf

1、目標(biāo)的自動識別是人們在水下運作的關(guān)鍵技術(shù),而水中目標(biāo)輻射噪聲特征提取技術(shù)又是其中的關(guān)鍵,因此,研究水中目標(biāo)的輻射噪聲特征提取技術(shù)具有重要意義。
　　矢量水聽器既可以獲得聲壓信息又可以獲得質(zhì)點振速信息,并且具有良好的抗各向同性噪聲的能力。艦船上的聲吶員通過聽測可以辨別出水下目標(biāo),但是會受到外界環(huán)境和心理因素等的干擾,會導(dǎo)致判斷不準(zhǔn)確,因此將矢量水聽器和聽覺特征提取技術(shù)結(jié)合起來使用是有意義的。
　　本文主要工作如下:
　　

2、1、分析水中航行體輻射噪聲聲學(xué)特性,對水中目標(biāo)標(biāo)量信號和矢量信號進(jìn)行了建模及仿真。
　　2、基于小波包能量水中目標(biāo)信號特征提取。介紹小波包和小波包能量特征提取的相關(guān)理論。對水中目標(biāo)信號進(jìn)行了小波包能量特征提取方法仿真研究和實驗分析。
　　3、基于MFCC水中目標(biāo)信號特征提取。提出了水中目標(biāo)Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)特征提取方法,介紹了差分Mel頻率倒譜系數(shù)的概念和相應(yīng)的特征提取方法。對水中目標(biāo)信號進(jìn)行了基于MFCC特征提

3、取方法仿真研究和實驗分析。
　　4、基于Moore特性響度和PCA特征提取。闡述Moore響度模型和主成分分析(PCA)的相關(guān)理論。對水中目標(biāo)信號進(jìn)行了基于Moore特性響度和PCA特征提取進(jìn)行了仿真研究和實驗分析。
　　5、介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其設(shè)計的一般原則,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對以上章節(jié)的特征提取結(jié)果進(jìn)行分類研究,提出MFCC優(yōu)化方法和改進(jìn)方法。
　　本文旨在通過以上研究,研究基于聲矢量信號的聽覺特征提取方法對