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基于流形学习的水下目标辐射噪声特征提取方法

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 论文研究背景与意义第10页
    1.2 特征提取技术发展现状第10-11页
    1.3 流形学习方法研究现状第11-13页
    1.4 论文思路及内容安排第13-14页
第2章 流形学习的基本理论第14-26页
    2.1 流形学习概述第14-16页
        2.1.1 流形及拓扑结构第14页
        2.1.2 流形学习的基本概念第14-16页
    2.2 典型流形学习方法第16-22页
        2.2.1 LLE算法第16-17页
        2.2.2 LE算法第17-19页
        2.2.3 Isomap算法第19-20页
        2.2.4 LTSA算法第20-22页
    2.3 流形学习算法比较第22-24页
    2.4 流形结构的影响因素第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 应用流形学习的降噪研究第26-42页
    3.1 流形学习降噪框架第26-27页
    3.2 流形学习降噪的理论基础第27-30页
        3.2.1 相空间理论第27页
        3.2.2 PCA提取流形及重建相空间第27-30页
        3.2.3 LTSA重建相空间第30页
    3.3 应用流形学习的降噪仿真分析第30-39页
        3.3.1 洛伦兹信号第31-33页
        3.3.2 正弦信号第33-34页
        3.3.3 脉冲信号第34-36页
        3.3.4 水下目标线谱信号第36-39页
    3.4 应用流形学习的试验数据降噪分析第39-40页
    3.5 本章小结第40-42页
第4章 应用流形学习提取水下目标特征第42-62页
    4.1 时频分析理论第42-44页
        4.1.1 STFT时频分析第43页
        4.1.2 WT时频分析第43-44页
    4.2 目标的流形特征分析第44-52页
        4.2.1 变速航行正弦扫频信号第44-47页
        4.2.2 变速航行指数调频信号第47-49页
        4.2.3 平稳航行线谱信号第49-52页
    4.3 试验概况第52-53页
    4.4 试验数据的流形特征提取第53-61页
        4.4.1 STFT流形结构特征第53-57页
        4.4.2 WT流形结构特征第57-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 应用SVM的水下目标识别第62-69页
    5.1 SVM理论基础第62-65页
        5.1.1 SVM分类的基本理论第62-63页
        5.1.2 常用核函数第63-64页
        5.1.3 SVM的特点第64-65页
    5.2 SVM识别水下目标概况第65-66页
    5.3 SVM分析试验数据第66-68页
        5.3.1 STFT低维特征识别第66-67页
        5.3.2 WT低维特征识别第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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