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水下攻防系统的水声信号处理与目标识别技术研究

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水下攻防系统的水声信号处理与目标识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
注释表第14-15页
1 绪论第15-27页
  1.1 研究背景及意义第15-16页
  1.2 国内外水下攻防系统的研究现状第16-19页
    1.2.1 国外研究情况第17-19页
    1.2.2 国内研究情况第19页
  1.3 攻防系统的相关信号处理技术第19-25页
    1.3.1 水声信号滤波技术第20-22页
    1.3.2 水声信号的特征提取和分类技术第22-24页
    1.3.3 声纳图像分类识别技术第24-25页
  1.4 论文的组织结构第25-27页
2 系统结构及信号处理的理论基础研究与分析第27-40页
  2.1 水下攻防系统信号处理与识别系统结构第27-28页
  2.2 小波变换及滤波的理论基础第28-35页
    2.2.1 小波变换第28-31页
    2.2.2 小波滤波方法第31-32页
    2.2.3 小波域阈值滤波的基本问题第32-34页
    2.2.4 常用的小波域阈值滤波算法第34-35页
  2.3 压缩感知理论基础第35-39页
    2.3.1 稀疏表示第36-38页
    2.3.2 投影矩阵第38页
    2.3.3 重构算法第38-39页
  2.4 本章小结第39-40页
3 基于小波变换的水声信号滤波技术研究第40-69页
  3.1 基于小波域阈值滤波的水声信号去噪第40-50页
    3.1.1 水声信号滤波处理过程第40-41页
    3.1.2 小波域遗传自适应阈值滤波算法第41-47页
    3.1.3 实验研究第47-50页
  3.2 基于小波域自适应阈值函数的回波信号滤波第50-59页
    3.2.1 水声回波信号的去噪问题第51-52页
    3.2.2 基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法第52-58页
    3.2.3 水声回波边缘信号去噪处理实验第58-59页
  3.3 声纳图像的滤波第59-68页
    3.3.1 传统滤波方法第60-64页
    3.3.2 基于空域相关的图像阈值滤波方法第64-66页
    3.3.3 基于小波域自适应阈值函数的图像滤波方法第66页
    3.3.4 声纳图像滤波实验第66-68页
  3.4 本章小结第68-69页
4 基于水声信号的目标分类识别处理技术研究第69-92页
  4.1 回波信号的特征提取及分类识别第69-79页
    4.1.1 全极点模型法第69-71页
    4.1.2 基于多分辨分析的能量检测法第71-77页
    4.1.3 分类识别实验第77-79页
  4.2 航器辐射噪声信号的分类识别第79-85页
    4.2.1 航器辐射噪声线谱成分特征提取第80-83页
    4.2.2 基于自适应遗传BP算法的神经网络分类器设计第83-85页
  4.3 分类对比实验第85-91页
    4.3.1 水声信号的仿真第85-89页
    4.3.2 分类对比实验第89-91页
  4.4 本章小结第91-92页
5 基于声纳图像的目标分类识别处理技术研究第92-113页
  5.1 基于稀疏表示的分类识别算法第92-93页
  5.2 声纳图像预处理第93-95页
  5.3 声纳图像的分类识别第95-102页
    5.3.1 声纳图像的特征提取第95-98页
    5.3.2 分类识别算法第98页
    5.3.3 稀疏表示的求解算法第98-102页
  5.4 投影矩阵的优化算法第102-110页
    5.4.1 感知矩阵相关系数表达式第102-103页
    5.4.2 Gram矩阵的阈值函数第103-104页
    5.4.3 更新投影矩阵第104-106页
    5.4.4 仿真实验第106-110页
  5.5 声纳图像分类对比实验第110-112页
  5.6 本章小结第112-113页
6 结论第113-115页
  6.1 论文总结第113-114页
  6.2 研究展望第114-115页
致谢第115-116页
参考文献第116-124页
附录第124页

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