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快艇螺旋桨线谱特性分析及检测
1
作者
陈新华
李嶷
+2 位作者
郑恩明
方华
杨鹤
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第4期660-666,共7页
为了获得目标声纹特征,本文对快艇的湖上试验数据进行分析。利用低频分析记录图研究实际工作中目标线谱在图中的表现,同时针对快艇工况稳定和转向时的2种情况,研究快艇螺旋桨各时刻的线谱特性。采用长时间数据和短时间数据做快速傅里叶...
为了获得目标声纹特征,本文对快艇的湖上试验数据进行分析。利用低频分析记录图研究实际工作中目标线谱在图中的表现,同时针对快艇工况稳定和转向时的2种情况,研究快艇螺旋桨各时刻的线谱特性。采用长时间数据和短时间数据做快速傅里叶变换的方法对线谱进行检测,验证不同试验场景下这2种方法检测线谱的性能优劣,提出对长时间数据做快速傅里叶变换的工程实现方法。研究表明:目标线谱会随着目标工况的变化而发生漂移;低频分析记录图中线谱的基频和谐波信号强度具有随机性;在目标工况稳定或变化剧烈时宜分别采用长时间或短时间傅里叶变换进行线谱检测。本文为目标检测和识别提供理论和实践指导。
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关键词
信号处理
频谱
分析
信号检测
水下声信号
螺旋桨
舰船噪声
线谱
低频分析记录
图
在线阅读
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职称材料
基于双对数谱和卷积网络的船舶辐射噪声分类
被引量：
6
2
作者
徐源超
蔡志明
孔晓鹏
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1947-1955,共9页
卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行...
卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行表征同一目标的先验知识,构建卷积网络和目标函数。DeepShip数据集上的试验结果表明,特征维数相同情况下,提出的算法分类正确率比以线性谱为输入的卷积网络提高2.4%以上。
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关键词
船舶辐射噪声分类
卷积神经网络
对数谱
低频分析记录
平移等变性
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职称材料
飞行器目标推进系统声信号特征提取研究
3
作者
陈赟
冯顺山
冯源
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1326-1330,共5页
为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取...
为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取飞行器的推进器转速特征.通过对实测飞行器噪声数据的分析,验证了信号模型算法的合理性.
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关键词
近程防卫武器
推进系统噪声
低频
频率
分析
记录
线谱特征提取
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职称材料
题名
快艇螺旋桨线谱特性分析及检测
1
作者
陈新华
李嶷
郑恩明
方华
杨鹤
机构
中国科学院声学研究所
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第4期660-666,共7页
文摘
为了获得目标声纹特征,本文对快艇的湖上试验数据进行分析。利用低频分析记录图研究实际工作中目标线谱在图中的表现,同时针对快艇工况稳定和转向时的2种情况,研究快艇螺旋桨各时刻的线谱特性。采用长时间数据和短时间数据做快速傅里叶变换的方法对线谱进行检测,验证不同试验场景下这2种方法检测线谱的性能优劣,提出对长时间数据做快速傅里叶变换的工程实现方法。研究表明:目标线谱会随着目标工况的变化而发生漂移;低频分析记录图中线谱的基频和谐波信号强度具有随机性;在目标工况稳定或变化剧烈时宜分别采用长时间或短时间傅里叶变换进行线谱检测。本文为目标检测和识别提供理论和实践指导。
关键词
信号处理
频谱
分析
信号检测
水下声信号
螺旋桨
舰船噪声
线谱
低频分析记录
图
Keywords
signal processing
spectrum analysis
signal detection
underwater acoustic signal
propeller
ship noise
line spectrum
low-frequency analysis record figure
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于双对数谱和卷积网络的船舶辐射噪声分类
被引量：
6
2
作者
徐源超
蔡志明
孔晓鹏
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1947-1955,共9页
文摘
卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行表征同一目标的先验知识,构建卷积网络和目标函数。DeepShip数据集上的试验结果表明,特征维数相同情况下,提出的算法分类正确率比以线性谱为输入的卷积网络提高2.4%以上。
关键词
船舶辐射噪声分类
卷积神经网络
对数谱
低频分析记录
平移等变性
Keywords
Classification of ship radiated noise
Convolutional Neural Network(CNN)
Logarithmic scale spectrum
LOw Frequency Analysis Record(LOFAR)
Translation equivariance
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
飞行器目标推进系统声信号特征提取研究
3
作者
陈赟
冯顺山
冯源
机构
北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1326-1330,共5页
文摘
为了提取低空来袭的飞行器目标推进系统声信号的特征,分析了典型飞行器目标推进系统辐射噪声的信号特性,并建立了其推进系统辐射噪声的数学模型及被动声预警系统的接收信号模型.进而提出了基于Radon变换的LOFAR谱图线谱提取算法,以获取飞行器的推进器转速特征.通过对实测飞行器噪声数据的分析,验证了信号模型算法的合理性.
关键词
近程防卫武器
推进系统噪声
低频
频率
分析
记录
线谱特征提取
Keywords
short-range defense system
propulsion system noise
low frequency analysis and recording （LOFAR） spectrogram
line spectrum feature extraction
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TJ431.1 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
快艇螺旋桨线谱特性分析及检测
陈新华
李嶷
郑恩明
方华
杨鹤
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于双对数谱和卷积网络的船舶辐射噪声分类
徐源超
蔡志明
孔晓鹏
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
飞行器目标推进系统声信号特征提取研究
陈赟
冯顺山
冯源
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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