| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文研究目的及意义 | 第10页 |
| ·水声目标特征提取技术 | 第10-11页 |
| ·听觉特征提取研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 水中目标标量信号和矢量信号建模 | 第14-20页 |
| ·声矢量信号的时域模型 | 第14-15页 |
| ·水中航行体辐射噪声的声学特性分析 | 第15-16页 |
| ·水中航行体稳态航行阶段的声矢量信号建模及仿真 | 第16-18页 |
| ·水中航行体变速航行阶段的声矢量信号建模及仿真 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于小波包能量的水中目标信号特征提取 | 第20-34页 |
| ·小波包的定义及基本性质 | 第20-22页 |
| ·小波包的子空间分解 | 第22-24页 |
| ·小波库及小波包基 | 第22页 |
| ·L~2 ( R)的子空间 U_j~n及其分解 | 第22-24页 |
| ·小波的选择 | 第24-25页 |
| ·Haar 小波 | 第24页 |
| ·Mexihat 小波 | 第24-25页 |
| ·Morlet 小波 | 第25页 |
| ·Daubechies 小波 | 第25页 |
| ·小波包能量特征提取方法研究 | 第25-27页 |
| ·小波包能量特征提取方法仿真研究 | 第27-29页 |
| ·水中航行体稳态航行阶段仿真研究 | 第27-29页 |
| ·水中航行体加速航行阶段仿真研究 | 第29页 |
| ·小波包能量特征提取方法实验分析 | 第29-33页 |
| ·水中航行体稳态航行阶段实验分析 | 第29-31页 |
| ·水中航行体加速航行阶段实验分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于 MFCC 的水中目标信号特征提取 | 第34-53页 |
| ·倒谱 | 第34-36页 |
| ·倒谱的含义 | 第34-35页 |
| ·噪声倒谱 | 第35-36页 |
| ·MEL 频率 | 第36-37页 |
| ·短时分析技术简介 | 第37-38页 |
| ·MEL 频率倒谱系数(MFCC) | 第38-41页 |
| ·Mel 频率倒谱系数(MFCC)简介 | 第38-40页 |
| ·MFCC 特征参数计算步骤 | 第40-41页 |
| ·差分 MEL 频率倒谱系数 | 第41页 |
| ·基于 MFCC 特征提取方法仿真研究 | 第41-48页 |
| ·水中航行体稳态航行阶段仿真研究 | 第41-44页 |
| ·水中航行体加速航行阶段仿真研究 | 第44-48页 |
| ·基于 MFCC 特征提取方法实验分析 | 第48-52页 |
| ·水中航行体稳态航行阶段实验分析 | 第48-50页 |
| ·水中航行体加速航行阶段实验分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于 MOORE 响度模型的水中目标信号特征提取 | 第53-62页 |
| ·人耳机理简介 | 第53页 |
| ·响度级和响度 | 第53-54页 |
| ·MOORE 响度模型研究 | 第54-57页 |
| ·Moore 稳态响度模型 | 第54-57页 |
| ·主成分分析(PCA)方法 | 第57-58页 |
| ·基于 MOORE 特性响度和 PCA 特征提取方法仿真研究 | 第58-61页 |
| ·Moore 特性响度和 PCA 特征提取方法仿真研究 | 第58-60页 |
| ·Moore 特性响度和 PCA 特征提取方法实验分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 基于 BP 神经网络的水中目标识别 | 第62-74页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·BP 神经网络模型及其设计的一般原则 | 第62-65页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第62-64页 |
| ·BP 神经网络设计的一般原则 | 第64-65页 |
| ·分类识别结果分析 | 第65-73页 |
| ·基于小波包能量特征的分类结果分析 | 第65页 |
| ·基于 MFCC 特征的分类结果分析 | 第65-72页 |
| ·基于 Moore 特性响度的分类结果分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
