被动声纳信号分类特征提取的研究

对被动声纳信号进行了分析和特征提取,基于听觉系统识别声音信号的原理,提出了一种新颖的平稳恒Ｑ特征,并给出了距离指数和识别指数２种更为合理的评价方法。实验结果表明本文提出的平稳恒Ｑ特征较原有几种典特征,具有良好的分类正确性。／     

基于声纳图像的水下目标识别技术研究

随着声纳技术的发展和图像声纳的出现,对基于声纳图像处理的目标识别技术的研究刻不容缓.本文设计了一个水下目标识别系统,其中,预处理采用小波平均阈值法,特征提取采用灰度共生矩阵法,目标识别采用BP神经网络分类器,实验识别率达在90% 以上.     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

港口目标特征提取与识别

港口目标的识别包括两个方面：识别港口轮廓和识别轮廓两侧的港口纹理,轮廓链码表示轮廓的走向及轮曲线的曲率,经过自适应平滑后由波变换的极大值检测得到角点,即大曲率点,港口轮廓的基元是一种连续四个角点的结构,基元的识别取决于这些角点有关的三个特征,这些特征只与角点的角度正负性质有关。     

SAR图像目标识别特征提取与选择方法研究进展

SAR图像自动目标识别在图像情报获取、目标跟踪、战场监视和打击效能评估等方面有着广泛的应用。简要介绍了合成孔径雷达图像解译特点和SAR图像目标自动识别流程,论述了SAR图像目标识别特征提取与选择方法的研究进展,并对目前目标识别特征提取存在的问题进行了分析。     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。     

基于统计学方法的水面目标特征提取

在使用统计学方法对水面目标进行特征提取时,由于传统的方法进行自动目标识别的效果与RO（I感兴趣区域）定位算法有直接的关系,因此当ROI定位算法不准确时,目标的识别将很难完成。本文提出了一种基于目标特征的逐块二维Hadamard变换的特征提取和高斯混合模型分类器的局部特征轮廓识别方法。实验表明该方法对于复杂条件下的水面目标识别（如：部分超出视野范围以及比例变换等）具有很好的鲁棒性。     

kPCA特征提取算法的自动目标识别

分析了主成分分析（PCA）与核主成分分析（kPCA）的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论．依据几何绕射理论（GTD）,通过Matlab仿真方法得到HRRP（高分辨距离像）数据,并以这些数据作为训练和测试样本,结合SVM分类方法,分别测试比较了基于4种不同核函数的分类识别性能,得出基于高斯核函数主成分分析的自动目标识别系统性能明显好于其他3种核函数的结论．     

基于隐Markov模型的雷达目标识别技术研究

该文首先提出了非相干平均、多分辨率分解、富氏变换的特征提取方法；然后用隐Ｍａｒｋｏｖ模型来描述、识别基于一维像的特征序列。３类ＩＳＡＲ飞机目标的实测数据用验证上述方法的效性，取得了９９．３３％的识别率。     

主动声纳混响抑制与目标检测技术

 混响是浅海主动声纳的主要干扰,其抑制问题一直是困扰声纳信号处理的难题,尤其是当声纳载体具有一定的运动速度、导致混响具有空时耦合特性时。空时自适应处理是解决该问题的一个有效途径,它能够实现隐式的平台运动补偿从而允许获得理论最优的混响抑制性能。本文介绍了传统主动声纳的混响抑制与目标检测技术,通过分析声纳与雷达的不同之处,提出了适合于运动声纳的空时自适应处理模型;在此模型下,讨论了提高空时自适应检测稳健性的方法;最后展望了主动声纳混响抑制与目标检测技术的发展趋势。     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

基于Gabor小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。     

基于波形匹配的超宽带雷达目标识别

在理论上对波形匹配算法进行了详细地推导,对超宽带雷达目标回波进行了特征提取和分类判决,并在计算机上完成了数值仿真。从仿真结果来看,此识别方法效果良好,易于实现。     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．