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由于舰船三个特定部位(尾部、中后部、中部)的辐射噪声具有明显不同的功率谱特征,利用这些特征具有实际的意义。我们采用简化的近距离舰船辐射噪声三亮点模型来逼近舰船这三个特定部位的辐射噪声中的连续谱结构,采用时间滑动的卷积算法来重构舰船某一辐射噪声源的噪声序列,重构的噪声序列同时具有要求的幅度概率分布和功率谱形状。在重构不同辐射声源时域信号的基础上,对舰船辐射噪声的通过特性以及三个辐射噪声源在不同的接收位置的影响进行了仿真。仿真结果与实测的某型舰船的通过频谱结果相比较,表明其频域特征是大体一致的。 相似文献
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基于极限环的舰船噪声信号非线性特征分析及提取 总被引:5,自引:0,他引:5
特征分析及提取是目标分类识别的重要环节.首先应用非线性分析方法分析了舰船噪声的极限环现象,结果表明振动噪声作为舰船噪声的主要成份,其极限环在相空间上存在倍周期或混沌行为.其次,利用分形维数和分布密度比来描绘舰船噪声在相平面上极限环的奇异性和空间形状,并给出了一种新的分维数计算算法.最后,以此作为舰船目标的特征参数送入神经网络分类器用于分类识别水面和水下两大类目标.实验结果表明。从噪声极限环中提取的非线性特征能较准确地区分我们现有的水面和水下两大类目标.、为舰船噪声信号的特征提取提供了一条新的思路 相似文献
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由于混沌时间序列和随机过程具有很多类似的性质, 因而在实际中很难将两者区分开来. 混沌信号检测与识别是混沌时间序列分析中一个重要的课题. 混沌信号是由确定性的混沌映射或混沌系统产生的, 相比于高斯白噪声序列, 其在非完整的二维相空间中表现出更加丰富的结构特性. 本文通过研究混沌时间序列和高斯白噪声序列在非完整二维相空间中的分布特性, 利用混沌信号的非线性动力学特性, 提出了一种基于非完整二维相空间分量置换的混沌信号检测方法. 该方法首先由接收序列得到非完整的二维相空间, 基于第一维分量大小关系实现对第二维分量的置换与分组, 进一步求得F检验统计量. 然后利用混沌系统的局部特性, 获取非完整二维相空间的动力学结构信息, 实现对混沌序列的有效检测. 在高斯白噪声条件下对多种混沌信号进行了信号检测的数值仿真. 仿真结果表明: 相比置换熵检测, 本文所提算法所需数据量小、计算简单以及具有更低的时间复杂度, 同时对噪声具有更好的鲁棒性. 相似文献
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水下目标辐射噪声时间序列的非线性降噪处理 总被引:15,自引:0,他引:15
噪声是信号检测和目标识别的障碍.对水下目标辐射噪声降噪,过去常用线性的方法来对信号进行滤波。对于线性系统产生的信号,用线性滤波方法可以达到较好的效果但对非线性系统产生的信号或受非线性因素影响较大的信号,用线性滤波万法不能很好地滤除噪声,已经证明,水下目标辐射噪声信号中具有明显的非线性成分。因此,本文提出运用非线性方法对水下目标辐射噪声时间序列进行降噪处理。通过降噪前后重构吸引子、关联积分曲线斜率及信噪比的比较,表明该方法对去除水下目标辐射噪声时间序列中的噪声干扰十分有效。 相似文献
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非线性、非平稳系统的预测是一个具有重要科学意义的研究课题.最近一些工作已将收敛交叉映射算法(convergent cross mapping, CCM)用于检验变量之间的因果关系,由于在CCM算法中,相空间中相互靠近的点在时间上具有相似的发展趋势和运动轨迹,因此该方法可以尝试应用于非线性、非平稳系统的预测试验研究中.鉴于此,本文将CCM算法分别应用于Lorenz系统和实际气候时间序列的预测中,并检测不同相空间重构方法对预测效果的影响.主要结果如下:1)不论是理想Lorenz模型还是实际气候序列,对于单变量、多变量和多视角嵌入法3种重构相空间方法而言,多视角嵌入法对变量的预测效果最好,表明对于给定长度的时间序列,重构相空间中包含的信息越多,其预测能力越强; 2)将NAM (northern hemisphere annular mode)加入SAT (surface air temperature)的重构相空间中可以改善SAT的预测效果.在使用单变量、多变量和多视角嵌入法进行预测时,利用复杂系统中变量中共有信息的特性,在时间序列长度一定的情况下,可以利用动力系统的复杂性来增加系统内的信息... 相似文献
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