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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,点击这进入下载页面
 
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