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采用EMD的自适应舰船轴频提取

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目标分类识别是现代声纳的基本功能之一。为了提高性能，声纳的目标识别系统要求具备高的性能和高的可靠。螺旋桨噪声是水面舰船、潜艇、鱼雷等水声目标的主要噪声源。由于螺旋桨空化噪声常常会产生幅度调制，通过解调处理计算出的调制谱中存在着许多离散线谱，其位置对应螺旋桨的轴频、叶频及其谐波。因而利用这些离散线谱估计螺旋桨的轴频和叶片数为被动声纳目标检测和分类识别提供了有力的工具。rn 传统的轴频提取方法是使用带通滤波器组首先对舰船噪声进行带通滤波，再选择调制性较强的带通信号对其进行分析和计算。这样的处理方法需要对信号有一个先验的判断，以确定滤波器组的参数，否则会在很大程度上影响到滤波的效果。然而这类先验的判断基本是来自于经验，在实际操作中则会带入误差。rn 经验模态分解(EMD)是由Huang等发展的一种新的数据分析方法，适用于分析非线性和非稳态信号。EMD可以将一个复杂信号在各个不同的时间尺度进行展开，得到多个反映信号结构特征的内察模式(IMF)，已经有研究说明了EMD起到了相当于滤波器组的作用。本文采用EMD对舰船噪声信号进行分解，选取调制性最强的IMF对其进行分析，将信号中的调制成分进行自适应的提取，得到了很好的效果。

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来源
《2008年全国声学学术会议》|2008年|66-67|共2页
会议地点上海
作者

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作者单位

中国声学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水声设备;
关键词
目标识别; 分类识别; 噪声源; 内察模式; 轴频提取; 带通滤波器;

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