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基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究
基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究
来源 :海军工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sxquan
【摘 要】
:
针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三
【作 者】
:
袁骏
张明敏
孙进才
【机 构】
:
海军工程大学,海军工程大学,西北工业大学
【出 处】
:
海军工程大学学报
【发表日期】
:
2005年1期
【关键词】
:
线谱
特征提取
主成分分析(PCA)
BP神经网络
line-spectrum feature extraction principal component a
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针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.
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