【摘 要】
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随着人们对海洋环境资源的开发利用,各国都在探索如何在低信噪比的海洋环境中对目标进行识别分类.分析水下环境中被动声呐所接收到的信号的功率谱特征用于水下目标识别与分类
【机 构】
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海军大连舰艇学院研究生队,辽宁大连 116018
【出 处】
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中国声学学会2017年全国声学学术会议
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随着人们对海洋环境资源的开发利用,各国都在探索如何在低信噪比的海洋环境中对目标进行识别分类.分析水下环境中被动声呐所接收到的信号的功率谱特征用于水下目标识别与分类成为一种有效的方式.结合深度学习在语音识别和图像识别领域获取的巨大成功,提出一种基于卷积神经网(convolutional neural network,CNN)的舰船噪声分类器.通过MATLAB数据仿真实验,其结果表明CNN分类器效果要好于BP神经网络分类效果.
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