改进的MFCC和Delta水下被动目标识别方法
水下目标识别是潜艇及水面舰艇在海战中,先敌发现并有效地对敌进行水声对抗,先敌使用武器攻击,克敌制胜的前提,是我国海军目前各型潜艇和水面舰艇急需解决的关键技术。然而,如何根据声纳接收到的舰船辐射噪声对目标进行分类识别是长期困扰人们的问题。本文分别用常规的MFCC、改进的MFCC、改进的MFCC+Delta估计方法对三类目标进行了特征提取,并用BP神经网络分类器进行分类学习训练和分类识别。
水下目标识别 MFCC算法 Delta算法
吴姚振 杨益新
西北工业大学声学工程研究所,西安,710072
国内会议
哈尔滨
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2010-12-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)