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题名基于主元分析技术的海底沉积物声速预报方程
被引量：3
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作者
罗忠辉
卢博
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机构
广东技术师范学院机电学院
中国科学院边缘海地质重点实验室
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出处
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期29-34,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40676040)
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文摘
通过应用主元分析技术建立预报海底沉积物声速的经验方程,将前人研究报道的经验方程进行分析研究,指出其计算误差,运用南海南部大陆架和大陆坡数据,建立了主元回归计算模型。从理论上研究了如何在众多影响声速的物理参数中,排除相互关联的参数,优选出相互独立的、且对声速有显著影响的少数几个物理参数,用优选后的物理参数建立了南海南部海域大陆架及大陆坡沉积物的3参数(孔隙度n、颗粒中值粒径Md、塑限Wp)声速预报方程:Cp=1774-5.0944n+12.499Md+0.9985Wp,该方程的相对预报误差仅为-4.48%—3.77%。
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关键词
主元分析技术
南海
海底沉积物
声速经验方程
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Keywords
principle component analysis technology
South China Sea
seafloor sediment
empirical sound velocity equation
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分类号
P733.23
[天文地球—物理海洋学]
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题名舰船辐射噪声的高阶统计量特征提取及特征压缩
被引量：7
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作者
陈凤林
林正青
彭圆
牟林
张凤珍
王磊
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机构
水下测控技术国防科技重点实验室
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出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2010年第6期466-470,共5页
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基金
水下测控技术国防科技重点实验室基金(9140C2601090901)
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文摘
提取了6类水中目标的11/2谱统计线谱特征和AR模型特征。实验结果表明基于11/2谱的统计线谱特征和AR模型特征有效的识别出了目标,达到了85%的综合识别率。最后利用主元分析技术对上述特征进行了压缩,在保持识别率的同时将特征维数从64维压缩至34维,有利于工程上的实现。
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关键词
舰船辐射噪声
高阶统计量
特征提取
特征压缩
radiated
noise
SHIP
statistical
characteristics
模型特征
主元分析技术
特征和
识别率
线谱
特征维数
水中目标
实验结果
谱统计
综合
工程
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Keywords
Line features
AR model
Principal component analysis
Feature compaction
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分类号
O429
[理学—声学]
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