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一种水声弱信号奇异熵特征提取方法
文献摘要：
本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法,将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选,去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声,提升舰船辐射噪声特征的信噪比,从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果.实验结果表明,经过信息熵筛选后的固有模态函数重构信号明显突出了舰船辐射噪声信号的原有特征,可有效提高对远距离目标的识别率.
文献关键词：
舰船目标识别;经验模态分解;Hilbert-Huang变换;奇异值熵;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
叶博源;梁喆;刘文帅;吕孟婷;宋建强
作者机构：
大连测控技术研究所,辽宁大连116013
文献出处：
引用格式：
[1]叶博源;梁喆;刘文帅;吕孟婷;宋建强-.一种水声弱信号奇异熵特征提取方法)[J].舰船科学技术,2022(18):155-158
A类：
奇异值熵
B类：
水声,弱信号,熵特征,固有模态函数,筛选重组,组方,经验模态分解,信息熵,低信噪比,高能量,环境噪声,舰船辐射噪声,噪声特征,远距离,数重,重构信号,噪声信号,识别率,舰船目标识别,Hilbert,Huang
AB值：
0.285898
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