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为了对海量水声数据进行有效的压缩、分类,本文将聚类分析技术与水声目标信号特征提取技术相结合,提出基于层次聚类的水声目标分类技术。本文以信号的瞬时频率、高阶累积量等特征为聚类对象,分别使用K均值和凝聚的层次聚类技术进行聚类分析,通过试验数据处理,对比验证两种聚类算法的可行性和分类效果。
基于层次聚类的水声目标分类技术研究
【摘 要】
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为了对海量水声数据进行有效的压缩、分类,本文将聚类分析技术与水声目标信号特征提取技术相结合,提出基于层次聚类的水声目标分类技术。本文以信号的瞬时频率、高阶累积量等
【机 构】
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杭州应用声学研究所声纳技术重点实验室;
【发表日期】
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2004年期
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