【摘 要】
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目标特征提取是目标识别的关键问题 ,良好的特征提取方法应该是用较少的特征存储量表达目标准确的物理意义 .水下目标回波特性既可以由时间域的冲击响应描述 ,也可以由频率域
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目标特征提取是目标识别的关键问题 ,良好的特征提取方法应该是用较少的特征存储量表达目标准确的物理意义 .水下目标回波特性既可以由时间域的冲击响应描述 ,也可以由频率域上的系统函数描述 ,无论那种描述都是不全面的 .本文通过对回波亮点谱特征的研究 ,提出了一种有效的特征提取方法 -频域离散小波变换法 (FDWT法 ) .其优点是能从复杂的目标回波中提取目标的弹性特征 ,并且特征维数低 .将此方法用于三种目标的湖试数据 ,采用三层BP算法的前向神经网络对目标进行分类 ,得到了较高的识别率
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