舰船噪声波形结构特征提取及分类研究

• 作者: 史习智 张明之 林良骥 蔡悦斌
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 舰船噪声信号 波形结构 结构自适应模糊聚类神经网络
• 年，卷（期）: 1999,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 129-130
• 分类号: TN91
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.1999.06.030

摘要

本文系统深入地分析研究了舰船噪声信号的时域波形结构特征,利用舰船噪声信号的过零点、峰间幅值、波长差、波列面积分布以及时域特性提取技术,将原始舰船噪声信号时域波形分类信息表达成了11维的分类特征向量,同时设计了结构自适应模型聚类神经网络分类器,对提取的舰船噪声分类特征向量进行分类.训练样本集平均识别率达96.72%;测试样本集平均识别率达88.39%,分类实验结果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史习智		26	519	11.0	22.0
2	蔡悦斌		1	53	1.0	1.0
3	张明之		1	53	1.0	1.0
4	林良骥		1	53	1.0	1.0