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基于小波包和支持向量机的目标分类算法

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本文采用小波包分解提取信号能量谱特征和支持向量机的分类识别算法来提高舰船目标分类的准确率.首先说明了小波包分解及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取分解后各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建分类特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对水声信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效分类和识别.

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来源
《中国声学学会水声学分会2015年学术会议》|2015年|409-413|共5页
会议地点武汉
作者
ZHOU Da-hua; 周达华; LIU Jian; 刘健; HE Yang; 何洋;
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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
中图分类水声探测;
关键词
水声探测; 小波包; 支持向量机; 特征提取; 目标分类;

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