文档介绍：基于纳勘晔侗鸺际跹芯考笆迪摘要关键词:声目标识别,预处理,特征提取,小波,中北大学学位论文声目标识别是地面目标探测系统中的关键技术,近年来引起国内外很大的关注,我国有关科研院所和高校相继在声目标信号特性、声传感技术、信号处理技术和人工智能等方面进行了深入的理论探讨和研究,同时也取得了一系列科研成果。但是,由于对非平稳信号的特征提取和系统综合集成等关键性问题的研究不足,这一技术还远未达到成熟。本文主要针对声目标识别技术中诸多理论性和技术性问题,以及对系统的硬件化、实用化、小型化以及识别的实时性方面进行研究。本文首先应用现代信号处理的手段对声目标识别系统的基础理论及方法进行了研究,其中包括对声信号的预处理、特征提取及分类识别。首先,在声信号预处理中对传统的线性滤波方法及现代小波去噪技术进行详细的理论分析及计算机仿真;其次,分别使用参数模型、小波能量及三码字三种方法对处理后的声信号进行了特征提取研究;最后使用最近邻法及法对目标进行分类。计算机软件仿真实验表明,选择⑿〔芰考癒掷喾ㄗ魑V饕K惴芄皇狗掷嘟峁既沸愿撸竦昧私虾玫姆类效果。在系统实现中,本文以:诵纳杓屏松勘晔侗鸬挠布缏废低常其中包括信号调理模块、疍采集模块、存储器扩展模块、电源管理模块及通讯模块等。完成了目标声信号的采集、处理、特征提取与识别的软件部分设计,实现了识别系统中各模块的惴ㄒ浦玻⒂呕糠炙惴ǎ岣吡似湓贒中的运行速度。使用该系统对车辆及人员声信号进行采集、识别实验,取得了满意的效果。
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髀选题的背景及依据声探测技术是一门非常古老的学科,战争声探测技术起源于二战时期,用于对敌方火炮和潜艇的探测、识别和定位,起到了非常重要的作用,但是由于┦抵噬系募际问题,以及二战后光、电和雷达探测技术的飞速前进而一度受到冷落,发展非常缓慢。现代战争是综合的信息战,侦察和反侦察、干扰和反干扰使得现代战争成为各个国家高的侦察需求,进入年代以来,随着隐形轰炸机、武装直升机等高科技武器的充分发展和反电磁、反光电、反辐射武器等装备的大量使用,尤其是计算机技术和数字化技术的爆炸性发展,使古老的声探测技术重新获得了新生,各个国家竟相研究被动声探测技术和红外复合技术,以实现对目标的噪声识别、定位和跟踪。声信号在现代战场被广泛使用,一方面是由于现代战场的需要,另一个重要的原因是声信号目标识别技术的发展成熟。声目标识别技术和目标定位技术是声探测系统中的关键技术。声目标识别目前较多使用的是基于传统的模式识别方法,它通过提取声目标信号的某些特征进行目标识别,类中。现代数字信号处理、人工神经网络、模糊技术、光纤技术、阵列技术以及各种相关技术的出现发展,为声信号目标识别技术的发展提供了强大的技术支持,同时人们也随着计算机技术的高速发展,包括现代谱分析在内的数字信号处理技术获得了快速发展。近几年,小波变换的出现又给数字信号处理增添了新的活力。现代谱分析是通过建模的方法,计算它的模型参数,通过建立的模型得到信号的谱。现代谱分析能提高谱分辨率,改善信噪比,尤其在小样本的情况下就更明显。小波变换的出现被称为信号处理领域继快速傅里叶变换之后的又~个里程碑。作为一种全新的技术,它迅速在战场声信号处理中被广泛应用。提高识别率的技术,而小波变换恰好能完成这一任务。小波变征,不同尺度小波系数的重构又反映了小波变换的变焦特性,同时实现了对信号的滤波中北大学学位论文科技的较量,主动式探测技术和光、电、磁、雷达探测己经不能完全满足现代立体战争识别的基本思想是把属于某种模式的目标,通过一定的算法,归属到可能类别中的某一积极展开了对战场声目标特性的研究。换具有良好的时频定位特性,通过它提取的特征可以更好地反映目标的时域和频域特
课题研究的目的及意义处理,能有效滤除噪声和干扰。小波变换不仅在坦克、直升机等声识别中被应用,它在人工神经网络以类比于生物神经系统处理信息的方式,用大量简单的处理单无并行连接而构成一种独具特点的信息处理系统。这种系统是可以训练的,即可以随着经验的积累而改善自身的性能。同时,由于高度的并行性,它们能够进行快速判断并具有容错。性。人工神经网络以生物神经网络为模拟基础,试图在模拟感知、认知、自动学习等方面向前发展一步,使人工智能更能接近人脑的白组织和并行处理等功能。模糊技术与神经网络技术的结合,必将使系统具有更强的“智能’特征。这样,现代谱分析和小波变换、人工神经网络技术、模糊技术及各种相关技术的发展,使人们对战场声目标的高精总之,一方面现代陆海空战场的需要,另一方面现代计算机技术的发展,各种高速数字处理芯片①芯片挠τ茫约跋执中藕糯砑际酢⑷斯ど窬缂际酢⒛糊技术及各种相关技术的出现、发展、成熟,使人们对战场声目标的高精度识别变为可