作者：张亚军; 张效民局部拟合线谱特征提取聚类分析神经网络目标识别
摘要：水下目标舰船辐射噪声中有很强的线谱成份，这些成份对分类识别是非常有价值的，因此利用线谱特征射舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。采用最小二乘曲线拟合方法提取了舰船辐射噪声的连续谱。在此基础上主要研究了线谱特征的提取方法，获得了线谱的4维特征，对所提取的4维线谱特征进行了优化处理。基于这些优化的线谱特征采用BP神经网络对海上实录的三类水下目标辐射噪声进行了分类识别，实验结果证明了方法的可行性和有效性，识别率达到90％以上，分类效果很好。
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