中国博士后科学基金(20060400303)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
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- 经验模式能量熵在水声目标检测中的应用
- 为了解决复杂环境中水声目标难以有效检测的问题,提出了一种基于经验模式能量熵的目标检测新方法。该方法通过对水声信号进行经验模式分解,提取信号的本征模式分量并转化为能量特征向量,从而观测子频带能量特征的变化;然后由能量特征向...
- 胡桥郝保安吕林夏陈亚林孙起
- 关键词：经验模式分解水声信号目标检测
- 文献传递
- 一种新的水声目标EMD能量熵检测方法被引量：6
- 2007年
- 为了解决复杂环境中水声目标难以有效检测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解(EMD)能量熵的水声目标检测方法。该方法通过对水声信号进行经验模式分解,提取信号的本征模式分量并转化为能量特征向量,从而观测子频带能量特征的变化;然后由能量特征向量计算出经验模式能量熵,实现了对水声目标的检测。将该方法应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的目标检测中,测试结果表明,与小波变换方法相比,该方法不仅能有效地得到水声信号子频带的能量特征,而且还极大地优化了水声目标检测的区间。
- 胡桥郝保安吕林夏陈亚林孙起
- 关键词：水声信号目标检测
- 基于集成EMD和DEMON谱的辐射噪声特征提取研究
- 针对远程微弱的水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种基于集成经验模式分解(EEMD)和噪声包络解调谱(DEMON)的水声目标辐射噪声特征提取新方法。首先,该方法将白噪声加入到原始信号中,利用多个常规的EMD对...
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- 关键词：辐射噪声特征提取
- 文献传递
- 一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型被引量：2
- 2008年
- 针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SG-WT)、改进的经验模式分解(EMD)和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型。首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取。将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征。
- 胡桥郝保安吕林夏陈亚林孙起
- 关键词：辐射噪声特征提取
- 一种新的水声目标智能检测模型被引量：1
- 2009年
- 为了解决远程微弱的水声目标信号难以准确检测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解(EMD)、特征距离评估技术和模糊支持向量数据描述(FSVDD)的水声目标智能检测模型。首先,该模型利用滤波、Hilbert包络解调和EMD等方法提取原始水声信号的时域和频域统计特征,构成综合特征集。其次,通过特征距离评估技术从综合特征集中选取敏感特征集。最后,将敏感特征输入到FSVDD检测器中,实现水声目标的智能检测。将该模型应用于仿真的水下航行器辐射噪声数据的目标检测中,研究结果表明,同常规的支持向量数据描述检测器相比,该模型具有更好的检测性能,目标检测准确率高。
- 胡桥郝保安吕林夏陈亚林孙起钱建平
- 关键词：特征提取
- 基于组合支持向量机的水声目标智能识别研究被引量：5
- 2009年
- 为解决水声目标小样本模式识别问题,有效地提高复杂海洋环境中的识别精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)、特征距离评估技术(FDET)和组合支持向量机(CSVMs)的水声目标智能识别方法。首先,将滤波、Hilbert包络解调和EMD等信号处理方法对水声目标的辐射噪声信号进行预处理,提取7个包含原始信号和预处理信号的时域和频域统计特征的特征集。然后,通过FDET从原始特征集中选择出7个敏感特征集。最后,将7个敏感特征集输入到7个支持向量机分类器中,利用遗传算法对7个分类器的结果进行合并,构成CSVMs分类器,从而实现对水声目标的智能识别。将该方法应用于舰船等水声目标的识别中,研究结果表明,该方法的识别性能优于单一SVMs分类器:同时,经过FDET得到的敏感特征集能明显地提高识别精度。
- 胡桥郝保安吕林夏陈亚林孙起钱建平
- 关键词：经验模式分解特征提取水声目标识别
