【摘 要】
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随着海洋强国战略的不断推进和持续深化,水声领域逐渐成为研究热门。水声目标识别是水声领域的研究重点,也是技术难点所在。它是对水中信号包含的噪音信息进行分析,并借此判断其性质、类别,主要依靠人工听音辨别或者是机器自动识别。人工听音辨别存在着种种局限,利用机器进行水声自动识别更能在实际生活中发挥更大作用。因此本文提出一种基于机器学习的水声目标识别技术来代替人工识别。根据真实的船舶噪声数据集进行分析,对水
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随着海洋强国战略的不断推进和持续深化,水声领域逐渐成为研究热门。水声目标识别是水声领域的研究重点,也是技术难点所在。它是对水中信号包含的噪音信息进行分析,并借此判断其性质、类别,主要依靠人工听音辨别或者是机器自动识别。人工听音辨别存在着种种局限,利用机器进行水声自动识别更能在实际生活中发挥更大作用。因此本文提出一种基于机器学习的水声目标识别技术来代替人工识别。根据真实的船舶噪声数据集进行分析,对水声特征提取方式与分类器设计加以研究。其中具体研究内容如下所示:(1)经过分析真实水声数据发现在声音传播过
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