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针对水声目标信号检测与识别中,海洋环境噪声的存在所造成的检测性能下降问题,提出一种基于统计小波模型的信号去噪及原信号波形估计方法.通过对舰船声信号以及海洋环境噪声信号特性的分析,根据信号的概率密度函数,推导出信号小波系数的相邻尺度间关系,从而建立信号的去噪模型,对仿真和实测数据的分析都验证了方法的有效性. 相似文献
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侯铁双 《西安邮电学院学报》2011,16(3):18-21
水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。 相似文献
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舰船辐射声中的低频线谱是舰船的一个重要特征量,对声引信的信号检测、识别与分类具有重要的作用。随着现代舰船,特别是潜艇声辐射能量迅速降低和海洋环境噪声级逐年增加,利用舰船噪声中线谱信号对目标的发现距离正在减小。本文利用双树复解析小波变换( DT-CWT)对海洋环境噪声和舰船噪声线谱信号进行小波分解,并对小波系数的层间联合分布进行分析,建立了海洋环境噪声和线谱信号的小波系数的层间联合分布的数学模型,并推导出最大后验概率估计子(MAP)的解析表达式,用于去除噪声干扰,检测淹没在海洋噪声背景中的舰船噪声线谱信号。对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明,所提出的算法能够明显减弱连续谱干扰成分,捉高舰船噪声中线谱信号的检测效果。 相似文献
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基于小波核函数-支持向量算法的信号检测 总被引:3,自引:0,他引:3
关于水声信号检测优化问题,对在极低信噪比情况下被背景噪声所淹没的微弱信号进行检测时,由于舰船航行时接收目标信号的噪声较大,使检测更加困难。通过对谐波小波变换和支持向量回归算法的分析,在谐波小波函数的窄带信号分析支持向量回归基础上,提出了一种谐波小波核函数-支持向量回归的信号检测算法,实现小样本情况下微弱信号的检测。通过仿真信号和海上实测噪声数据的分析,利用改进算法可以很好地检测出在极低信噪比情况下噪声背景中的微弱信号,从而验证了改进算法在低信噪比情况下检测线谱信号的有效性。 相似文献
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双树复解析小波变换(DT-CWT)在信号去噪方面的性能优于实小波变换,且计算量远小于后者.文章基于DT-CWT小波理论,通过对海洋环境噪声中舰船噪声中低频线谱信号小波系数的层间联合分布的分析,提出一种DT-CWT统计模型并推导出最大后验概率估计子(MAP),用于检测海洋噪声背景中的舰船噪声中的低频线谱信号.对实测舰船噪声信号和海洋环境噪声的分析表明,所提出的DT-CWT统计模型算法明显优于VisuShrink、SureShrink和BayesShrink算法对舰船噪声中线谱信号的检测效果. 相似文献
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利用二进离散小波变换检测周期性信号时,由于频带间的干扰,微弱成分易被强信号所淹没,为解决此问题,提出一种基于谐波小波包变换的周期性信号检测算法。利用谐波小波函数的盒形频谱结构,根据目标声信号的特点,选择合适的分解层数和分析带宽,由此避免分析频带之间的相互干扰。对实测数据的分析结果表明,谐波小波包变换对于低信噪比下的微弱线谱信号成分有一定的增强效果。 相似文献