【摘 要】
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针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，本文提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，本文提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（6971323）； 国防科技基础加强计划（2019-JCJQ-ZD-067-00）资助课题；
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针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题，提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量，本文提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换，得到各小波子带的系数，并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在，本文提出一种自适应的阈值检测方法，将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本，实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型，通过对雷达学报中的实测海杂波数据集进行实验，验证其正确性。
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针对音符识别准确率不高的问题，提出一种基于人工神经网络的音符识别方法。为提高识别准确率，首先采用归一化和汉明窗方法对音频信号进行预处理，然后采用CQT和MFCC分别提取频域特征和倒频域特征；利用BP神经网络和Softmax回归模型，提出Softmax回归结合BP神经网络音符识别模型，并构建音符识别分类器；最后通过MATLAB R2016a作为仿真软件，在自构音符库的基础上，对音符进行识别。结果表明
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