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水下目标信号特征提取及识别技术的研究
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水下目标信号特征提取及识别技术的研究
论文目录
摘要
第1-3页
Abstract
第3-9页
第1章 绪论
第9-14页
· 研究目的和意义
第9页
· 水下被动目标识别概述
第9-11页
· 本课题国内外研究动态
第11-13页
· 本文研究主要内容
第13-14页
第2章 舰船水噪声基本特性
第14-22页
· 引言
第14页
· 舰船辐射噪声的组成
第14-17页
· 舰船辐射噪声的声源级
第17-18页
· 舰船辐射噪声的谱特性
第18-19页
· 鱼雷辐射噪声
第19-20页
· 海洋环境噪声
第20-21页
· 本章小结
第21-22页
第3章 舰船噪声信号去噪
第22-39页
· 引言
第22页
· 自适应滤波理论及应用
第22-23页
· 自适应滤波原理及算法
第23-29页
· 最小均方(LMS)算法原理
第23-26页
· RLS 算法原理
第26-29页
· LMS 与RLS 滤波器性能分析比较
第29-32页
· RLS 滤波器对舰船噪声的降噪处理
第32-38页
· 本章小结
第38-39页
第4章 舰船噪声的特征提取
第39-56页
· 特征提取基本概念
第39-40页
· 特征提取的含义
第39页
· 特征的特点
第39-40页
· 功率谱特征提取
第40-43页
· 连续谱特征提取方法
第40-41页
· 线谱特征提取方法
第41-43页
· 美尔差分倒谱系数特征提取方法
第43-47页
· MFCC 系数简介
第43-44页
· 美尔滤波器组设计
第44-45页
· MFCC 特征参数计算步骤
第45页
· 美尔差分倒谱参数
第45页
· 美尔差分倒谱参数特征量提取编程及仿真
第45-47页
· 高阶谱特征提取
第47-55页
· 高阶统计量理论
第48-49页
· 高阶谱定义
第49页
· 112 维谱的定义及其性质
第49-52页
· 舰船噪声 112 维谱仿真及特征提取方法
第52-55页
· 本章小结
第55-56页
第5章 支持向量机分类器
第56-68页
· 引言
第56页
· 机器学习问题
第56-57页
· 结构风险最小化原则
第57-59页
· 线性支持向量机
第59-61页
· 非线性支持向量机
第61-63页
· 支持向量机的算法步骤及流程图
第63-65页
· 支持向量机分类识别实验及结果
第65-67页
· 本章小结
第67-68页
第6章 总结与展望
第68-70页
· 总结
第68-69页
· 展望
第69-70页
参考文献
第70-74页
致谢
第74-75页
详细摘要
第75-80页
本篇论文共
80
页,
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。
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