[发明专利]一种基于HHT和人工神经网络的水下机动小目标识别方法在审
| 申请号： | 201610309550.0 | 申请日： | 2016-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN107368841A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 许枫;宋宏健;闫路 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司11472 | 代理人： | 王宇杨,武玥 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于HHT和人工神经网络的水下机动小目标识别方法，所述方法包括提取待识别信号x(t)的HHT特征希尔伯特边际谱，从希尔伯特边际谱中提取HHT特征量；将待识别信号x(t)进行傅里叶变换，提取其峰值频率和3dB带宽；将HHT特征量、峰值频率和3dB带宽进行混合构建HHT混合特征向量；最后将HHT混合特征向量输入训练好的人工神经网络分类器进行识别，输出识别的类型。本发明的方法充分利用了HHT变换对信号的自适应性、对处理非平稳信号的优势和水下小目标辐射噪声信号的时频域特点，提取的高维特征量可以充分描述水下目标的特征；提高了水下机动小目标的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hht 人工 神经网络 水下 机动 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于HHT和人工神经网络的水下机动小目标识别方法，所述方法包括：提取待识别信号x(t)的HHT特征：希尔伯特边际谱，从希尔伯特边际谱中提取HHT特征量；将待识别信号x(t)进行傅里叶变换，提取其峰值频率和3dB带宽；将所述HHT特征量、峰值频率和3dB带宽进行混合构建HHT混合特征向量；最后将HHT混合特征向量输入训练好的人工神经网络分类器进行识别，输出识别的类型。
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