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基于听觉模型的水下目标识别研究

作　者: 吴岳松
导　师: 李亚安
学　校: 西北工业大学
专　业: 水声工程
关键词: 听觉模型小波变换特征提取神经网络目标识别舰船辐射噪声
分类号: U666.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 296次
引　用: 8次
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内容摘要

舰船目标的分类识别是国防研究的关键技术,也是当前水声界研究的热点,具有重要的理论意义和军事应用价值。听觉模型已经在语音信号处理方面取得了成功的应用,而在水声信号处理方面一直为人们所忽略。基于听觉模型的水下目标特征提取是水声信号处理的一个重要内容,因此本文尝试将听觉模型应用于水下目标的分类、识别。在分析耳蜗对声音的辨别原理的基础上,研究了人耳听觉系统对语音信号处理的特点,并结合小波分析在水声信号降噪、特征提取、目标识别等方面的应用,对实际舰船辐射噪声信号进行了特征提取和分类验证。本文主要的研究内容与创新如下: 1.参考了听觉模型在语音信号处理方面的成功应用,并结合水声信号与语音信号处理的相似性,建立了一个适用于水声信号处理的计算听觉模型。研究了基于听觉模型的水声信号特征提取方法,提取了舰船辐射噪声的听觉特征。 2.对小波变换应用于水声信号的降噪进行了分析。探讨了基于小波变换降噪的基本原理和方法;对小波降噪方法进行了仿真,并对实际舰船信号进行了小波降噪。结果表明,小波降噪方法能较好的去除信号中的背景噪声,达到了从实际舰船辐射噪声中去除背景噪声的效果。 3.提出了对舰船辐射噪声的小波变换系数进行分束的特征提取方法,利用每一个束的能量值作为舰船辐射噪声的类别特征。给出了提取该特征的理论依据及其实现方法,并分析了该特征的分类性能。采用了三种舰船辐射噪声特征提取方法,即小波包,听觉模型和功率谱方法,并通过神经网络进行了分类。结果表明,采用听觉模型提取的舰船辐射噪声的特征分类结果最好。 4.研究了适用于舰船目标识别的神经网络分类器的设计,通过对实际舰船辐射噪声的分类实验,检验了本文所提取的舰船辐射噪声特征的分类性能,达到了比较好的分类效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
第一章绪论  9-14
  1．1 研究目的及意义  9-10
  1．2 研究动态及现状  10-12
  1．3 本文的主要工作  12-14
第二章人耳听觉特性和听觉模型研究概述  14-24
  2．1 听觉模型研究概况  14-16
  2．2 听觉系统简介  16-19
    2．2．1 外耳  16-17
    2．2．2 中耳  17
    2．2．3 内耳  17-18
    2．2．4 耳蜗对声音信号的时频分析  18-19
  2．3 听觉模型(LINAM)的工作原理  19-23
    2．3．1 耳蜗的频率分解  19-20
    2．3．2 毛细胞及内耳听神经的能量转换  20-21
    2．3．3 CNS的侧抑止神经网络  21-23
  2．4 本章小结  23-24
第三章小波变换理论基础  24-38
  3．1 引言  24-25
  3．2 小波变换理论  25-34
    3．2．1 连续小波变换  25-27
    3．2．2 二进小波变换  27-28
    3．2．3 离散小波变换  28-30
    3．2．4 多分辨率分析  30-32
    3．2．5 小波包变换  32-33
    3．2．6 小波的性质  33-34
  3．3 常用小波函数介绍  34-37
    3．3．1 小波的选择  34
    3．3．2 Haar小波  34-35
    3．3．3 Morlet小波  35-36
    3．3．4 Mexihat小波  36
    3．3．S Daubechies小波  36-37
  3．4 本章小结  37-38
第四章基于听觉模型的舰船辐射噪声特征提取  38-59
  4．1 舰船辐射噪声特性分析  38-39
  4．2 基于小波变换的舰船辐射噪声的降噪  39-41
    4．2．1 小波降噪的优越性  39-40
    4．2．2 信噪分离的原理和方法  40-41
  4．3 小波降噪的仿真计算  41-48
    4．3．1 小波降噪和 FFT降噪方法的比较  41-43
    4．3．2 不同阈值选择方法降噪的比较  43-46
    4 3．3 实际舰船噪声的降噪  46-48
  4．4 舰船辐射噪声的时频域分析  48-50
  4．5 基于小波变换的舰船辐射噪声特征提取  50-54
    4．5．1 基于小波变换系数特征提取方法简介  50-51
    4．5．2 利用小波包提取水声信号各个频率段的能量及改进  51-54
  4．6 基于听觉模型的舰船辐射噪声特征提取  54-58
    4．6．1 听觉模型的原理  54-56
    4．6．2 听觉模型算法实现  56-58
  4．7 本章小结  58-59
第五章基于神经网络的水下目标识别  59-76
  5．1 引言  59-60
  5．2 人工神经网络基础  60-68
    5．2．1 神经网络的基本结构  60-63
    5．2．2 BP神经网络  63-66
    5．2．3 神经网络分类器的设计  66-68
  5．3 舰船辐射噪声的神经网络分类器的设计  68-70
    5．3．1 舰船辐射噪声的神经网络分类器的结构  68
    5 3．2 BP算法应用过程中遇到的问题  68-69
    5．3．3 网络收敛速度慢的改进  69-70
  5．4 注分类识别结果  70-75
    5．4．1 舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究  70-73
    5．4．2 分类识别结果  73-75
  5．5 本章小结  75-76
第六章总结与展望  76-78
参考文献  78-82
致谢  82-83
硕士期间发表的文章  83-84

基于听觉模型的水下目标识别研究

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