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水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法
被引量：
14
1
作者
张少康
田德艳
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019年第2期267-272,共6页
传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长...
传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。
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关键词
水下声目标识别分类
梅尔倒谱系数
长短时记忆网络
智能
分类
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职称材料
题名
水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法
被引量：
14
1
作者
张少康
田德艳
机构
海军潜艇学院
青岛海洋科学与技术试点国家实验室
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019年第2期267-272,共6页
文摘
传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。
关键词
水下声目标识别分类
梅尔倒谱系数
长短时记忆网络
智能
分类
Keywords
Underwater acoustic targets classification
Mel frequency cepstrum coefficient
Long short-termmemory network
Intelligent classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法
张少康
田德艳
《应用声学》
CSCD
北大核心
2019
14
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