[发明专利]基于舰船辐射噪声优化特征的水声目标识别方法在审
申请号: | 201410494320.7 | 申请日: | 2014-09-24 |
公开(公告)号: | CN104268397A | 公开(公告)日: | 2015-01-07 |
发明(设计)人: | 潘勉;于海滨;刘敬彪;盛庆华;刘纯虎;李竹;章雪挺;周涛;曹静 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 杭州赛科专利代理事务所 33230 | 代理人: | 占国霞 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明实施例公开了一种基于舰船辐射噪声优化特征的水声目标识别方法,包括以下步骤:对舰船目标训练辐射噪声数据进行角域分帧操作;提取训练和测试的舰船目标辐射噪声数据的目标的谱图特征;对谱图特征进行幂次变换提取优化特征;确定舰船目标辐射噪声数据中每一帧的多任务截断先验隐马尔可夫模型参数;计算测试舰船目标辐射噪声数据优化特征与训练舰船目标辐射噪声数据的每一帧相对应的多任务截断先验隐马尔可夫模型的条件似然函数值;将最大条件似然函数值所对应舰船目标训练辐射噪声数据那一帧的类别属性作为舰船目标测试辐射噪声数据的类别属性。本发明用于提高水声目标识别的性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 舰船 辐射 噪声 优化 特征 目标 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于舰船辐射噪声优化特征的水声目标识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,对舰船目标训练辐射噪声数据进行角域分帧操作;步骤2,对用于训练和测试的舰船目标辐射噪声数据进行能量归一化的预处理;步骤3,提取训练和测试的舰船目标辐射噪声数据的目标的谱图特征;步骤4,对谱图特征进行幂次变换提取优化特征;步骤5,对舰船目标训练辐射噪声数据每一帧优化特征训练多任务截断stick‑breaking先验隐马尔可夫模型,进而确定舰船目标辐射噪声数据中每一帧的多任务截断stick‑breaking先验隐马尔可夫模型参数;步骤6,根据确定的舰船辐射噪声数据每一帧的多任务截断stick‑breaking先验隐马尔可夫模型的参数,计算测试舰船目标辐射噪声数据优化特征xtest与训练舰船目标辐射噪声数据的每一帧相对应的多任务截断stick‑breaking先验隐马尔可夫模型的条件似然函数值;步骤7,将最大条件似然函数值所对应舰船目标训练辐射噪声数据那一帧的类别属性作为舰船目标测试辐射噪声数据的类别属性。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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