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《基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、−./0,,.0第卷第期自动化学报20,!∀年#月∃%&∃∃∋&()∃&∗%∃+∗,∗%∃+13!∀基于多重分形和小波变换的‘’声目标信号特征提取杜恩祥李科杰4北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室北京5657048一9:<>1?≅;:?Α5Χ1.;/=Β97,摘要研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征Δ即广义维数谱的有效性进行了分析同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性,又保留其时域信息的特点提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时
2、域信息的特征提取方法,并通过模糊神经、网络识别系统对声目标信号的广义维数谱子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证0关键,,,词多重分形小波变换广义维数谱特征提取中图分类号&256Ε1:3>Φ18≅3Φ:13;.?.Γ∃Η.>Ι3;Η+;Α?:/.Γ&:Φ罗3ϑ:Ι1=.?)>/3;ΓΦ:13:/:?=Κ:Λ1/13&Μ1.Φ;1Ι一Ν∋8?ΟΠ;:?ΑΘ/Ρ1Σ;1“..Φ.于Η??11Φ,Ι,14,3;?:/Ρ1夕Θ:Τ.Φ:Υ夕Γ几爪Μ:3Φ.?泛18Α;;?Α:?=%.二3Φ./ϑ1乞少￡?Α∗?￡￡3。亡1.Γ&
3、1‘Μ?.3.Α夕ϑ勺王?Α565704一:<>1?≅/:?ΑΧ1.89;/=Β597Ι3Φ3&Μ11.ς>3:3.?:13..>3Φ:13:1?Ι.?Ι:Ι1.?Φ1:31?31Ο∃Τ:Η9;/3?Μ=Γ9/;Γ/=;9;Τ=/=;Φ:10Φ:1Φ.1:Φ1Ι.:1.>Ι31ΟΑ/5Ι3>=;=)>/3;Γ3:/=;91?Ι;.?Ι:Φ1ςς.Ι1=3.1≅3Φ:13Γ3>Γ;5#?:?1:Φ111110ΙΙ:11Ι1:?1:/=3ΜΩςΦ.Λ1=3.ΤΓΓ3;Λ1∃3Μ11Μ:Φ:131Φ;Ι3;1Ι;?3Μ1
4、Ι>Τ2ΤΦ1Λ1:1:?31?.Φ:3.??3131.:?1:?11231:Λ113,2.1ΦΙΟ/==Μ;Γ9;;Μ;9=9;ΤΞΤΩ3ΜΨ/Ψ=;3Φ;Τ>3;.?.ΓΙ>ΤΙ2:11Ι:?=3;91=.9:;?1Μ:Φ:131Φ;Ι3;1Ι;?3Μ12.Ψ1Φ=.?:3;?ΑΙ>ΤΙ2:119;:Φ1Φ.1:1.>Ι1Ι01Ι1Φ.Λ1ς2.Ι1=3.1≅3Φ:13.3Μ1ΦΓ1:3>Φ1Ι.Γ3Μ3;;Α?:/&ΜΓ1:3>Φ1Ι:Φ12=311111?1:1Φ1?3:Ι10.ΤΓΓ3;Λ1ΤΩ;=3;Γ;3;.
5、?1≅ς;9Τ=.?Γ>ΥΥΩ?1>Φ:/?13Ψ.ΦΞ1ΩΨ.>3Φ:13:,:Λ113,>3Φ:13:1?Ι.?Ι,1:3>Φ11≅3Φ:13.?Ρ川)/;Γ/Ψ/9/;Γ/=;9;Γ;5引言基于被动声探测的目标识别在防御敌方坦克或直升机攻击时可以发挥极其重要的作用,声目标的特征提取与选择是目标识别的关键技术0目前国内外已将混沌、分形等非线性/7国防科技预研项目4∀!5#5057资助0ΦΛ:?11:Φ1100Υ?:+>ςς.31=ΤΩ,:3;.?:/∃==Ζ1Ι1Μ2Φ.[13.Γ2Ζ%Μ4∀!5#55
6、7一一收稿日期!!#!收修改稿!一一!#日期1111Φ,Ζ;Λ1=+1ς3Φ?Τ1∴!!Δ;?Φ1Λ;Ι1=Γ.Φ9):Φ1Μ!#,!<期杜恩祥等基于多重分形和小波变换的盆目标信号特征提取]∀理论引人到声,目标信号的特征提取但采用单一分维数作为描述声目标信号的特征从实际0,,多重“”使用效果来看是不够的分形又称多标度分形在多重分形中系统不是有参数空间的一点来,,表示的而是系统的整体标度下的转换因而多重分形是对测度集合的标度特征的描述,它,用一个谱函数来描述分形体不同层次的行为特征从系统的局部出
7、发来研究其最终,,的整体特征由于它更精细的描述了分形集的局部尺度行为已成功地应用于湍流耗散域的、Δ:Φ空间分布奇异吸引子的不变概率分布研究%9;Η/:1/等通过对侧扫描声纳图像的多重分,0〔’〕#形分析进行了海床分类研究分类正确率高达#⊥人耳在有比较强的噪声环境下也能很容易区分七不同的声目标0通过对人耳耳蜗处理声,信号的能力及内在机理的大量研究现已证明人耳耳蜗滤波器实质上就是一个小波变0,,换“”川小波变换类似带通滤波器可在放大了的不司频带内分析信号使不易察觉的信号特征在不同分辨率的若干子空间中显露出来,而且它同时保留了信
8、号的变换域和时域信息0,、通过对声目标信号的多重分形和小波变换分析提出了基于多重分形的广义维数谱小波变换子空间能量、主要能量集中子空间时域信息等组合特征的提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对其进行了验证0!声目标信号的多重分形分析!05多重分形多重分形是定义在分形结构上的由多个标度扎数的奇异测度构成的
