小波分析和神经网络在水下目标识别中的研究

研究水下目标识别问题.由于环境因素的影响,采集到的水下目标回波信号中含有大量噪声且信号频率范围大,传统方法不能有效提取信号特征导致水下目标识别率低.为了提高水下目标识别的准确率,提出一种基于小波分析和BP神经网络组合的水下目标识别方法(W-BPNN).采用小波对水下目标回波信号进行去噪处理,滤除噪声信号.通过小波包对信号的特征进行提取,提取出最能反映目标本质性质的特征向量,对提取的特征向量作为BP神经网络的输入进行识别.为了验证W-BPNN算法有效性,在Matlab平台上对3类水下目标进行了仿真.结果表明,相对于传统识别算法,W-BPNN获得了更高的识别准确率,证明是有效的水下目标识别方法.     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

基于小波包能量特征及LVQ的目标检测方法研究

基于常规雷达的目标检测方法不能很好地适应冲击雷达目标的检测,提出了一种基于小波包能量特征与LVQ神经网络相结合的新颖目标检测方法;首先利用小波包对目标回波信号进行分解,以得到目标的能量特征量,该特征量能明显区分目标和噪声;然后将能量特征量送入学习向量量化(LVQ)神经网络进行训练与仿真,以实现对超宽带目标信号的检测;仿真结果表明,该方法能获得较高的检测概率,较低的虚警概率.     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图和小波包域傅立叶变换的红外人脸识别方法.该方法首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行3级小波包分解,得到一棵小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个结点分别进行傅立叶变换,得到每个结点的特征矩阵,再通过欧氏距离和三阶近邻分类器得到各选中结点的识别结果.最后将这些结果进行融合,得到最终的识别结果.同传统的PCA,DWT PCA以及频谱脸等方法相比,所提出的方法更能充分利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果.     

小波包分析在目标光亮度数据特征提取中的应用

在空间技术的研究与发展逐渐深化的今天,对空间目标的监测与识别显得越来越重要.文中在小波分析的基础上,分析了小波包分解提取信号特征的方法,并利用光度计测量获得的空间目标的光亮度数据,采用小波包分析方法对几个空间目标的光亮度时间序列进行分析,分析结果反映了目标的某些重要的光学特性.     

基于小波包多尺度信息熵的鱼类识别方法

提出一种基于小波包多尺度信息熵的鱼类识别方法。该方法首先对鱼体的回波包络信号进行小波包分解,得到分布在不同频段内的分解信号,并提取各个频带内信号的信息熵作为识别特征量。对三种常见的不同形状的鱼类进行了水池试验,提取多尺度信息熵,并使用BP神经网络分类器成功进行了分类。结果表明:利用小波包多尺度信息熵作为特征量,可对不同形状的鱼类进行识别,且具有较高的识别率。     

基于小波和双谱的脉冲星信号识别

为了提高脉冲星光信号识别效果,提出了一种基于小波变换和双谱分析的脉冲星信号识别算法．首先,本文提出了一种小波域双谱的概念,即对信号进行小波分解后再计算各级小波系数的双谱．然后,采用主分量分析（PCA）提取低频系数的双谱特征;根据最大类间误差平方和准则,用选择双谱的方法抽取高频系数的双谱特征,这些双谱特征构成特征向量．最后,采用最小距离分类器对脉冲星信号进行分类．实验结果表明了该脉冲星信号识别算法在识别效果和特征降维方面的有效性．     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

正交小波包分析方法在分数阶系统特性识别中的应用

基于正交小波包分析思想研究分数阶系统的动力学特性识别,提出了一套新的、能有效识别分数次动力系统复杂动力学行为的程序化方法.首先根据时间序列的平均周期对信号的频带进行分割并获得与各个频带对应的子信号;然后,通过计算子信号能量所占整个采样序列总能量的比重对时间序列的相关特性进行直观识别;最后,采用上述方法对受控的分数次Chen系统进行特征识别的结果与常用的功率谱分析方法所得结果是一致的.这些表明基于正交小波包分析方法能够有效地应用于分数阶系统的动力学特征识别.