用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对水下运动目标辐射噪声的谱图进行高维空间下的最优划分,实现水下瞬态信号的有效检测。其基本思想是将时频谱图拆分成若干时频细胞单元(Time Frequency Cell,TFC),选择合适的高斯核向量机...用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对水下运动目标辐射噪声的谱图进行高维空间下的最优划分,实现水下瞬态信号的有效检测。其基本思想是将时频谱图拆分成若干时频细胞单元(Time Frequency Cell,TFC),选择合适的高斯核向量机,寻找时频细胞单元间的差异性,进而实现对瞬态信号的检测。海试数据处理表明该方法检测瞬态信号的有效性,运算量小且稳健性高;与常规能量检测方法相比,更易确定检测门限,减少虚警。展开更多
文摘用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对水下运动目标辐射噪声的谱图进行高维空间下的最优划分,实现水下瞬态信号的有效检测。其基本思想是将时频谱图拆分成若干时频细胞单元(Time Frequency Cell,TFC),选择合适的高斯核向量机,寻找时频细胞单元间的差异性,进而实现对瞬态信号的检测。海试数据处理表明该方法检测瞬态信号的有效性,运算量小且稳健性高;与常规能量检测方法相比,更易确定检测门限,减少虚警。
