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水下目标噪声信号是一种典型的非线性非平稳随机信号,Hilbert-Huang变换较传统方法在处理此类信号时具有很大优势,据此本文提出了一种基于Hilbert-Huang变换的水下目标噪声特征提取方法。本文将环境噪声当作一类目标,利用上述方法对涉及两种航行船舶、海洋生物和海洋环境噪声的四类目标信号的特征进行了详细分析,最后对各类目标噪声信号进行了分类识别实验。实验结果表明基于Hilbert-Huang变换提取的特征对各类目标具有较好的可分性,达到了较高的识别率。 相似文献
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基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法 总被引:5,自引:2,他引:5
给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法.主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征,把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后。进行了一系列的仿真实验,结果表明,这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性.在应用于目标识别时,神经网络的训练时间减少到lOmin,识别率达到94%. 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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为了实现强噪声干扰下的远场光斑质心高精度计算,研究了一种基于物理信息神经网络的质心定位方法—质心物理信息神经网络(centroid-PINN),该方法利用U-Net神经网络优化质心计算误差损失.为了验证该方法,利用模拟产生不同强度的两种类型噪声(斜坡噪声和白噪声)干扰下的高斯光斑训练网络.通过两种类型的光斑(高斯光斑和类Sinc函数光斑)测试神经网络,均得到了较高的质心定位精度.相比传统质心定位计算方法, centroid-PINN无需根据噪声水平设置参数,特别是能够处理斜坡噪声的干扰,获得高精度定位结果.成果可用于高性能激光光斑质心参数测量设备的研制,对于夏克-哈特曼波前测量装置的研制也有一定的借鉴意义. 相似文献
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基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法研究 总被引:5,自引:1,他引:4
为了从非高斯噪声环境中有效提取水下目标辐射的线谱信号,以提高水下探测系统检测水下目标的能力,提出了基于二级自适应滤波的水下目标动态谱线增强算法,该算法用基于高阶累积量能量幂函数变步长极性迭代的自适应谱线增强器作为第一级,用传统的自适应谱线增强器(ALE)作为第二级,实行串级联接。用输入信号的峭度定义了峭度信噪比,并用此分析了该算法的性能。用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:当环境噪声为瑞利噪声或混合噪声(包含均匀分布、瑞利分布和拉普拉斯分布的噪声成分)时,该算法与ALE算法相比,有良好的抑制抑高斯噪声或非高斯噪声、提高信噪比和跟踪时变信号的性能。 相似文献
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针对干扰或噪声环境下水声目标信号难以获取的问题,该文提出研究基于深度神经网络的自适应水声被动信号波形恢复方法。在单阵元情况下,该方法提取对数功率谱特征作为输入,采用深度神经网络回归模型自适应学习目标信号的自身特征,输出降噪后的对数功率谱特征并还原时域波形。在多阵元情况下,提出阵列深度神经网络降噪方法,将部分或全部阵元特征拼接为长向量作为输入,从而利用空域信息。为全面利用阵列丰富的时频域信息,该文提出一种两阶段特征融合深度神经网络,在第一阶段将阵列分为若干个子阵,将每个子阵分别用阵列深度神经网络进行处理,在第二阶段将第一阶段的各子阵处理结果与阵列接收信号同时输入一个深度神经网络进行融合学习。实验表明,所提出的单阵元和两阶段融合深度神经网络取得了显著优于常规波束形成的恢复结果,能够准确估计目标信号波形和功率并显著提高输出信噪比。 相似文献
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按辐射噪声平均功率谱形状识别船舶目标 总被引:4,自引:0,他引:4
本文介绍根据辐射噪声的平均功率谱的形状识别两种不同型号的船舶目标的方法。通过给船舶辐射噪声的自相关函数及功率谱密度函数以“Ecs”噪声的模型,并对这种噪声模型进行详尽的分析,找到了为数很少的有效识别特征。利用平均功率谱的最大值位置M和归一化平均功率谱级的二阶中心矩m_2作为识别特征,采用分段线性分类器的“M-m_2平面分割法”对两种不同型号船舶目标的正确识别率达到92%。本文说明,根据辐射噪声的平均功率谱级曲线的形状来识别不同类型的船舶目标的方法是有效的。与通常采用的相关分类法、距离分类法、加权距离分类法等几种方法相比,本文提出的M-m_2平面分割法的性能是优越的。 相似文献
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复杂环境下用于人体目标红外图像分割的改进PCNN方法 总被引:2,自引:0,他引:2
《光学学报》2017,(2)
为了解决复杂环境下红外人体目标分割应用中当前脉冲耦合神经网络(PCNN)方法常出现的噪声适应性差、目标边缘细节模糊等问题,提出了改进的PCNN方法。根据红外噪声特点,利用加权均值滤波和各向异性高斯滤波设计了模型反馈输入域的权值矩阵;采用改进的拉普拉斯分量绝对和表示PCNN的连接强度参数,从而实现了该参数的自适应设置;用点火区域平均灰度值构建动态阈值的方法,实现了PCNN模型的迭代控制。对IEEE OTCBVS和自拍数据库中的250余幅红外人体图像进行对比实验,结果表明,提出的方法能够有效抑制红外噪声,分割出带有较多边缘细节的人体目标,与其他PCNN分割方法相比,该方法还具有较优的平均概率兰德指数和较低的平均全局一致性误差。 相似文献
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自适应中值-加权均值混合滤波器 总被引:7,自引:0,他引:7
为了去除图像中混入的脉冲噪声和高斯噪声,提出了一种基于自适应中值滤波和自适应加权均值滤波的混合滤波方法。该方法先将图像分为若干区域,并对每个区域进行噪声检测以实现两类噪声的分离,然后再分别采用自适应中值滤波和自适应加权均值滤波将分离出的脉冲噪声和高斯噪声去除。对这种新方法进行了计算机模拟实验。结果表明:新方法较前人提及的三种混合滤波方法具有更优的滤波性能,在有效抑制混合噪声的同时能很好地保护图像中的细节,为消除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。 相似文献
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《光子学报》2015,(9)
为了更好地滤除图像中脉冲噪声和高斯噪声组成的混合噪声,提出了一种基于非局部均值和Small Univalue Segment Assimilating Nucleus(SUSAN)算子的混合噪声滤除方法.该方法首先根据脉冲噪声点与角点之间吸收核同值区形状特征的不同,采用SUSAN算子检测出大量的特征点,特征点主要是脉冲噪声点,也可能含有小部分角点.将特征点进行排序,出现频次最高两位的点为脉冲噪声点.然后采用改进的均值滤波法计算脉冲噪声点邻域中非脉冲噪声点的均值,以此替换脉冲噪声点灰度值.最后针对已滤除脉冲噪声的图像,采用考虑了图像块信息的非局部均值方法滤除剩余的高斯噪声.去噪实验结果表明:与自适应中值和加权均值结合的方法、中值滤波与小波结合的方法、脉冲耦合神经网络与中值滤波结合的方法相比,本文方法主观视觉效果更好,能够更好地保留图像中的边缘细节,客观评价指标峰值信噪比有较大的提高,滤除混合噪声的优势明显. 相似文献
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针对最小方差和相干系数结合算法在超声成像对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性方面存在的不足, 提出一种广义旁瓣相消的成像算法. 首先基于最小方差准则, 构造广义旁瓣相消器, 获得自适应与非自适应两部分加权向量, 然后根据接收信号的协方差矩阵构建特征阈值信号子空间, 并将获得的加权向量投影到此特征信号子空间的左奇异矢量空间中, 获得新的加权矢量. 通过Field II点目标和吸声斑仿真结果表明: 该方法获得的超声图像在对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法, 同时将广义旁瓣相消算法获得的加权向量与符号相干系数结合, 还能进一步提高超声图像质量. 最后通过geabr_0实验数据进行测试, 结果表明: 提出算法的分辨率和对比度及对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法. 相似文献
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评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。 相似文献
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基于小波域多尺度统计建模的水下噪声的检测与识别 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于小波域多尺度树结构的水下噪声信号统计概率模型的建模方法。实验分析表明,船舶辐射噪声的模型特征不仪与海洋环境噪声的有很大差异,而且在不同工况下自身也表现出了不同特点。根据海洋环境噪声和船舶辐射噪声在模型参数上的特征差异,提出了一种从海洋环境噪声中检测船舶辐射噪声的方法,实验证明了该方法的检测性能大大优于以前提出的几种检测方法。另外,为了更好地解决船舶辐射噪声的分类问题,在研究了基于隐马尔可夫统计模型的分类方法的基础上,还提出结合支撑向量机和隐马尔可夫模型的综合分类方法,实验分析也取得了较好的结果。 相似文献