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水聲目標識別 版權信息
- ISBN：9787030590046
- 條形碼：9787030590046 ; 978-7-03-059004-6
- 裝幀：圓脊精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
水聲目標識別 本書特色
水聲目標識別是聲納工程的重要技術之一。本書系統介紹了水聲目標識別的基本原理和方法，主要包括特征選擇、提取和變換技術，以及常用的分類器和機器學習技術等。對于水聲目標識別而言，*重要的環節是特征提取。本書重點探討了船舶輻射噪聲的調制譜、線譜、聽覺感知和聲源級特征，水聲瞬態信號特征，以及船舶運動特征等。系統闡述了各識別特征的物理意義、產生機理、提取和利用方法，介紹了現代信號處理技術在譜特征分析中的應用，以及特征選擇和變換的常用方法等。
水聲目標識別 內容簡介
本書系統地介紹了水聲目標識別相關的基本理論、方法和應用, 主要包括識別特征選擇、特征提取和分類器設計等。系統闡述了各種識別特征的物理意義、產生機理, 不同特征的提取方法、使用條件、數據處理結果以及各種分類器的特點和使用方法等。
水聲目標識別 目錄
叢書前言
自序
第1章 緒論
1.1 水聲目標識別基本問題
1.2 水聲目標識別系統基本組成
1.3 水聲目標識別技術研究現狀
1.3.1 特征選擇技術
1.3.2 特征提取技術
1.3.3 分類器設計技術
1.3.4 基于深度學習的識別技術
第2章 船舶輻射噪聲調制譜特征
2.1 船舶螺旋槳空化噪聲
2.1.1 船舶螺旋槳空化
2.1.2 船舶螺旋槳空化噪聲模型
2.2 船舶輻射噪聲調制譜
2.2.1 船舶輻射噪聲調制現象
2.2.2 船舶輻射噪聲調制譜結構
2.2.3 船舶輻射噪聲調制譜數學模型
2.3 船舶輻射噪聲解調基本方法
2.3.1 值低通解調
2.3.2 平方低通解調
2.3.3 希爾伯特變換解調方法
2.3.4 不同解調方法性能比較
2.4 船舶輻射噪聲調制譜連續譜平滑技術
2.4.1 自適應高斯平滑算法
2.4.2 雙通分離窗算法
2.4.3 排序截短平均算法
2.5 基于船舶輻射噪聲調制譜轉速特征提取技術
2.5.1 倍頻檢測方法
2.5.2 大似然估計法
2.6 基于船舶輻射噪聲調制譜槳葉數特征提取技術
2.6.1 基于專家系統的槳葉數特征提取方法
2.6.2 基于模板匹配的槳葉數特征提取方法
2.6.3 基于調制譜相位耦合特性的槳葉數特征提取方法
2.7 船舶輻射噪聲解調頻帶對解調譜的影響
2.7.1 船舶輻射噪聲調制譜子帶不均勻性
2.7.2 船舶輻射噪聲解調性能與帶寬關系
2.7.3 船舶輻射噪聲寬帶調制譜與子頻帶調制譜之間關系
2.8 聲納預處理AGC對調制譜的影響
2.8.1 聲納預處理AGC電路及作用
2.8.2 AGC電路對船舶輻射噪聲調制譜的影響
第3章 船舶輻射噪聲線譜特征
3.1 船舶輻射噪聲線譜聲源
3.1.1 船舶機械噪聲線譜
3.1.2 船舶螺旋槳噪聲線譜
3.1.3 船舶結構振動噪聲線譜
3.1.4 船舶輻射噪聲線譜結構
3.2 船舶輻射噪聲線譜特征提取方法
3.2.1 線譜分析分辨率問題
3.2.2 線譜提取方法
3.3 船舶輻射噪聲線譜穩定性
3.3.1 船舶輻射噪聲線譜頻率穩定性和幅度穩定性
3.3.2 船舶輻射噪聲穩定線譜存在情況
3.4 船舶輻射噪聲線譜識別能力
3.4.1 線譜分布經驗模型
3.4.2 線譜識別模板
3.4.3 線譜識別能力數據試驗
第4章 水聲瞬態信號特征
4.1 水聲瞬態信號波形與頻譜
4.2 瞬態信號基本檢測器
4.2.1 瞬態信號能量檢測器
4.2.2 瞬態信號冪律檢測器
4.2.3 STFT 檢測器
4.3 瞬態信號其他檢測方法
4.3.1 ARMA 逆濾波器法
4.3.2 小波變換法
4.3.3 Hilbert-Huang變換法
第5章 輔助分類識別特征
5.1 船舶輻射噪聲的聽覺感知特征
5.1.1 聲音的聽覺感知特征
5.1.2 船舶輻射噪聲聽覺感知特征
5.2 船舶輻射噪聲聲源級特征
5.2.1 船舶輻射噪聲聲源級
5.2.2 船舶螺旋槳空化對聲源級的影響
5.2.3 聲源級特征可分性分析
5.2.4 聲源級特征提取技術
5.3 船舶運動特征
5.3.1 運動特征對船舶目標分類的意義
5.3.2 船舶目標速度特征
5.3.3 船舶目標方位變化率特征
第6章 現代信號處理技術在譜特征分析中的應用
6.1 經典譜估計方法
6.1.1 自相關法
6.1.2 周期圖法
6.2 參數模型法
6.3 特征值分解法
6.4 自適應線譜增強技術
6.5 高階譜分析
6.5.1 高階譜
6.5.2 確定的高階譜
6.5.3 非參數法高階譜估計
6.5.4 雙譜對角切片譜
6.5.5 基于雙譜對角切片譜的調制譜分析
6.6 Wigner-Ville分布
6.6.1 WVD 的定義
6.6.2 Wigner-Ville分布計算
6.6.3 Wigner-Ville分布數據試驗
第7章 特征選擇與變換
7.1 類別可分性的評估準則
7.1.1 基于距離的可分性準則
7.1.2 基于概率分布的可分性準則
7.1.3 基于熵函數的可分性準則
7.2 特征選擇
7.2.1 全局優搜索策略
7.2.2 次優搜索策略
7.2.3 搜索策略
7.3 典型特征變換方法
7.3.1 K-L變換
7.3.2 核函數方法
第8章 水聲目標識別分類器設計技術
8.1 分類器概述
8.1.1 模式識別分類器
8.1.2 水聲目標識別分類器設計難點問題
8.2 近鄰分類器
8.2.1 近鄰法
8.2.2 k-近鄰法
8.2.3 具有拒絕決策的k-近鄰法
8.2.4 距離度量
8.2.5 近鄰分類器的特點
8.3 基于CBR推理分類器
8.3.1 CBR的基本原理
8.3.2 基于CBR系統水聲目標分類器設計
8.4 神經網絡分類器
8.4.1 ANN的基本概念
8.4.2 神經網絡結構和類型
8.4.3 感知器
8.4.4 BP 神經網絡
8.4.5 基于BP神經網絡水聲目標分類數據試驗
8.5 支持向量機
8.5.1 優分類超平面
8.5.2 線性支持向量機
8.5.3 非線性支持向量機
8.5.4 支持向量機應用中的幾個問題
8.5.5 基于支持向量機水聲目標分類數據試驗
參考文獻
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