基于音色参量的声纳回波特征提取及分类
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·回波信号的特性分析 | 第11-12页 |
| ·回波信号的物理模型研究 | 第11-12页 |
| ·目标信号的声散射特性分析 | 第12页 |
| ·水下目标的特征提取方法研究 | 第12-14页 |
| ·非平稳信号的特征 | 第13页 |
| ·时域相关分析和频域功率谱估计 | 第13-14页 |
| ·高阶统计量方法 | 第14页 |
| ·基于听觉机理的水下目标识别研究 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 声纳回波信号的听觉特征提取及分类 | 第17-29页 |
| ·回波信号的高阶统计特性 | 第17-20页 |
| ·随机过程的谱分析 | 第17页 |
| ·随机变量的特征函数 | 第17-18页 |
| ·高阶矩和高阶累积量定义 | 第18页 |
| ·高阶矩谱和高阶累积量谱 | 第18-20页 |
| ·人耳的听觉系统 | 第20-23页 |
| ·人耳听觉器官及其在听声过程中的作用 | 第20-21页 |
| ·听觉外周及其在听声过程中的作用 | 第21-22页 |
| ·人耳的听觉特性 | 第22-23页 |
| ·人耳主观反应的听觉特征量 | 第23-25页 |
| ·音色特征量及其计算方法 | 第23-25页 |
| ·其他特征量 | 第25页 |
| ·回波信号的分类识别 | 第25-28页 |
| ·类内与类间离散度 | 第25-27页 |
| ·支持向量机的非线性分类方法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 回波信号的听觉特征及仿真研究 | 第29-47页 |
| ·回波信号的统计模型 | 第29页 |
| ·高阶累积量包含的信号信息 | 第29-36页 |
| ·发射 CW 脉冲时回波信号的高阶累积量 | 第29-33页 |
| ·发射 LFM 脉冲时回波信号的高阶累积量 | 第33-36页 |
| ·超高斯和亚高斯分布 | 第36-38页 |
| ·亚高斯和超高斯分布的概率密度 | 第36-38页 |
| ·亚高斯和超高斯分布的高阶累积量 | 第38页 |
| ·典型回波信号的听觉特征仿真提取 | 第38-46页 |
| ·CW 脉冲的听觉特征仿真提取 | 第38-41页 |
| ·LFM 脉冲的听觉特征仿真提取 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验数据处理 | 第47-57页 |
| ·实验数据的听觉特征提取 | 第47-53页 |
| ·基于功率谱的听觉特征提取 | 第47-50页 |
| ·基于 1.5 维谱的听觉特征提取 | 第50-52页 |
| ·基于 2.5 维谱的听觉特征提取 | 第52-53页 |
| ·数据的分类识别研究 | 第53-55页 |
| ·特征空间下信号的可分性 | 第53-54页 |
| ·信号的分类识别研究 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
