| 第1章 绪论 | 第1-21页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·立题意义 | 第11-12页 |
| ·水下目标识别研究现状 | 第12-13页 |
| ·软件系统设计 | 第13-17页 |
| ·C++Builder与Matlab混合编程 | 第13-16页 |
| ·软件系统实现的框图与人机交换界面 | 第16-17页 |
| ·研究方案 | 第17-21页 |
| ·模式识别系统框图 | 第17-18页 |
| ·分类系统实现方案 | 第18-20页 |
| ·特征提取方案 | 第20-21页 |
| 第2章 舰船辐射噪声信号的仿真 | 第21-36页 |
| ·舰船辐射噪声产生机理 | 第21-25页 |
| ·舰船辐射噪声仿真的定量分析与数学建模 | 第25-32页 |
| ·确定宽带连续谱 | 第25-28页 |
| ·确定窄带线谱 | 第28-29页 |
| ·海洋环境噪声的生成 | 第29-31页 |
| ·节拍调制函数的生成 | 第31页 |
| ·舰船辐射噪声信噪比的决定 | 第31页 |
| ·舰船辐射噪声的生成 | 第31-32页 |
| ·舰船辐射噪声仿真计算机流程图与仿真结果 | 第32-35页 |
| ·仿真程序流程图 | 第32-33页 |
| ·舰船辐射噪声的仿真结果 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于水声信号分维特性的特征提取 | 第36-47页 |
| ·水声目标特征分析和提取技术的发展 | 第36-38页 |
| ·标准数据集的建立 | 第38-39页 |
| ·特征分析 | 第39-40页 |
| ·松花湖试验概况 | 第40-41页 |
| ·水声信号的分维特征 | 第41-46页 |
| ·分维的概念及在水声中应用的背景 | 第41页 |
| ·离散时域信号的分维估计 | 第41-43页 |
| ·分维特征提取流程图及数据处理结果 | 第43-45页 |
| ·仿真信号分维特征提取与湖试信号分维特征比较 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于小波分析不同频段内的能量特征 | 第47-57页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第47-49页 |
| ·小波变换的快速计算-MALLAT算法 | 第49-50页 |
| ·舰船辐射噪声特征的小波提取 | 第50-52页 |
| ·基于小波变换的不同频段能量特征提取流程图及处理结果 | 第52-57页 |
| ·湖试数据处理 | 第53-55页 |
| ·湖试数据与仿真数据比较 | 第55-57页 |
| 第5章 基于功率谱估计的线谱特征提取 | 第57-69页 |
| ·功率谱的定义及性质 | 第57-58页 |
| ·功率谱估计 | 第58页 |
| ·线谱谱峰提取方法 | 第58-62页 |
| ·线谱特征提取流程图及数据处理结果 | 第62-68页 |
| ·湖试数据处理 | 第63-66页 |
| ·仿真数据处理 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 基于监督神经网络分类器 | 第69-84页 |
| ·水声目标分类技术的发展 | 第69-73页 |
| ·人工神经网络的基本概念及研究方向 | 第70-71页 |
| ·神经网络的发展概况 | 第71-72页 |
| ·人工神经网络技术应用于水声目标识别领域的优势 | 第72-73页 |
| ·基于多层感知器网络的分类器 | 第73-79页 |
| ·人工神经网络分类性能 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |