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水下目标分类识别具有很高的军用和民用价值，一直是国内外水声界研究的热点。对水下目标的正确分类识别是建立在有效的特征提取技术上的，特征提取是目标识别过程中的关键，它直接影响到目标识别的效果。本文重点对基于功率谱分析和HHT分析的两种特征提取方法进行了研究。首先利用基于功率谱分析的特征提取方法，对涉及此方法的两个关键技术问题—功率谱均衡和线谱提取算法进行了探讨，然后提取连续谱和线谱分量的总计9维特征向量用于目标的分类识别。HHT是近年来新兴的一种信号处理方法，它已被证明在分析非线性和非平稳过程中具有很高的应用价值，水下目标辐射噪声是一种典型的非线性非平稳随机信号，利用HHT方法进行分析具有很大优势。本文在对HHT理论进行研究的基础上，首次将其引入水下目标识别领域，经过大量的数据分析，提取到基于信号Hilbert谱的最强IMF中心频率、最强IMF左斜率、最强IMF右斜率、高低频能量差和瞬时能量变换范围5维特征向量作为识别依据，在对海上实录信号的分类识别中取得了较高的识别率。