| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 统计学理论和支持向量机的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 统计学理论发展概况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 支持向量机的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 水中目标识别研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 支持向量机相关理论 | 第18-28页 |
| 2.1 支持向量机在水中目标识别的研究价值 | 第18-19页 |
| 2.2 统计学习核心思想 | 第19-22页 |
| 2.2.1 学习过程的一致性的条件 | 第19-20页 |
| 2.2.2 函数集的VC维 | 第20-21页 |
| 2.2.3 推广性的界 | 第21页 |
| 2.2.4 结构风险最小化 | 第21-22页 |
| 2.3 支持向量机 | 第22-26页 |
| 2.3.1 最优分类面 | 第22-23页 |
| 2.3.2 广义最优分类面 | 第23-25页 |
| 2.3.3 支持向量机的优点 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 舰船辐射噪声的多特征选择与提取 | 第28-50页 |
| 3.1 舰船辐射噪声特性分析 | 第28-31页 |
| 3.1.1 舰船辐射噪声的类型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 舰船辐射噪声的通过特性 | 第29-30页 |
| 3.1.3 舰船辐射噪声的谱特性 | 第30-31页 |
| 3.2 基于自相关处理的舰船辐射噪声时域特征提取 | 第31-37页 |
| 3.2.1 自相关函数及其特性 | 第31-33页 |
| 3.2.2 自相关函数和功率谱的关系 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于自相关的时域特征子集构造 | 第34-37页 |
| 3.3 基于双谱分析的舰船辐射噪声频域特征提取 | 第37-44页 |
| 3.3.1 高阶累积量与高阶谱 | 第37-40页 |
| 3.3.2 双谱估计 | 第40-43页 |
| 3.3.3 基于双谱估计的频域特征子集构造 | 第43-44页 |
| 3.4 基于Wigner高阶谱的舰船辐射噪声时-频域特征提取 | 第44-49页 |
| 3.4.1 Wigner-Ville时频特征分析 | 第44-46页 |
| 3.4.2 Wigner-1(1/2) 谱特征分析 | 第46-47页 |
| 3.4.3 基于Wigner高阶谱的时频特征子集构造 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于核主元分析的融合特征构造 | 第50-64页 |
| 4.1 维数约简 | 第50-51页 |
| 4.2 核主元分析基本原理和方法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 主元分析的几何意义 | 第51-52页 |
| 4.2.2 核主成分分析的模型 | 第52-54页 |
| 4.2.3 主元个数的确定方法及常用核函数 | 第54-56页 |
| 4.2.4 核主元分析特征提取步骤 | 第56页 |
| 4.3 基于核主元分析的融合特征提取分析 | 第56-63页 |
| 4.3.1 构造联合多特征向量 | 第56-57页 |
| 4.3.2 构造DDK核函数 | 第57-60页 |
| 4.3.3 基于DDK-KPCA算法的融合特征选择与实例计算 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 SVM分类器设计及实例验证 | 第64-70页 |
| 5.1 SVM解决二分类问题优越性分析 | 第64-65页 |
| 5.2 构建基于最小二乘支持向量机的DDK-CK-SVM | 第65-67页 |
| 5.2.1 最小二乘支持向量机的基本原理 | 第65-66页 |
| 5.2.2 基于LS-SVM的DDK-CK-SVM模型 | 第66-67页 |
| 5.3 水中目标分类实例验证 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 识别系统设计与实现 | 第70-80页 |
| 6.1 总体方案设计 | 第70-71页 |
| 6.2 识别接收机（预处理）的设计 | 第71-75页 |
| 6.2.1 接收机参数分析 | 第71页 |
| 6.2.2 接收机性能分析 | 第71-72页 |
| 6.2.3 接收机实现原理及模块设计 | 第72-75页 |
| 6.3 数字处理部分 | 第75-77页 |
| 6.3.1 A/D采样电路设计 | 第75-76页 |
| 6.3.2 DSP模块设计 | 第76-77页 |
| 6.4 识别系统的硬件实现 | 第77-80页 |
| 第七章 全文总结 | 第80-82页 |
| 7.1 本文的主要工作总结 | 第80-81页 |
| 7.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研成果情况 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
