| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 水声目标的特征选取 | 第11-13页 |
| 1.4 水声目标识别工作中的难点与挑战 | 第13页 |
| 1.5 论文研究内容与安排 | 第13-15页 |
| 第2章 舰船辐射噪声模拟 | 第15-27页 |
| 2.1 舰船辐射噪声的产生 | 第15-16页 |
| 2.2 舰船辐射噪声的数学模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 连续谱模型仿真 | 第17页 |
| 2.2.2 线谱的仿真 | 第17页 |
| 2.2.3 调制谱特性仿真 | 第17-18页 |
| 2.3 舰船噪声的仿真过程 | 第18-22页 |
| 2.4 目标噪声仿真软件设计 | 第22-26页 |
| 2.4.1 噪声仿真软件功能需求 | 第22页 |
| 2.4.2 软件开发环境 | 第22-23页 |
| 2.4.3 软件参数设置 | 第23-25页 |
| 2.4.4 信号模拟操作 | 第25页 |
| 2.4.5 画图模块 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于循环平稳分析的舰船噪声特征提取 | 第27-40页 |
| 3.1 DEMON谱分析方法 | 第27-29页 |
| 3.2 循环统计量基本理论 | 第29-37页 |
| 3.2.1 循环平稳过程 | 第29页 |
| 3.2.2 循环自相关函数 | 第29-30页 |
| 3.2.3 谱相关密度函数 | 第30页 |
| 3.2.4 循环自相关解调的数学模型 | 第30-32页 |
| 3.2.5 循环相关解调方法与Hilbert解调方法的比较 | 第32-37页 |
| 3.3 谱相干分析方法在轴频提取的应用 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于Gammatone滤波器的舰船噪声特征提取 | 第40-53页 |
| 4.1 人耳的听觉感知系统 | 第40-42页 |
| 4.1.1 Gammatone滤波器组 | 第40-41页 |
| 4.1.2 Gammatone滤波器等效矩形带宽 | 第41-42页 |
| 4.2 ERB的临界频带 | 第42-43页 |
| 4.2.1 Gammatone滤波器组的设计 | 第42-43页 |
| 4.3 基于Gammatone倒谱系数的听觉特征提取方法 | 第43-44页 |
| 4.4 舰船噪声的Gammatone倒谱系数提取 | 第44-47页 |
| 4.5 舰船噪声的Gammatone倒谱系数与梅尔倒谱系数的比较 | 第47-52页 |
| 4.5.1 舰船噪声的梅尔倒谱系数(MFCC)提取 | 第47-48页 |
| 4.5.2 GFCC系数与MFCC系数的比较 | 第48-50页 |
| 4.5.3 不同压缩方法对GFCC识别率的影响 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于人工神经网络的水声分类器设计 | 第53-61页 |
| 5.1 人工神经网络分类方法 | 第54页 |
| 5.2 径向基函数神经网络 | 第54-57页 |
| 5.3 RBF神经网络分类器对舰船目标特征的训练和测试 | 第57-58页 |
| 5.3.1 分类正确率计算 | 第57-58页 |
| 5.4 水声目标分类软件设计 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
