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文檔簡(jiǎn)介
1、水聲信號(hào)處理是信號(hào)處理的一大分支。而水中目標(biāo)輻射噪聲是水聲信號(hào)中的一大類。從產(chǎn)生機(jī)理上來(lái)說(shuō),水中目標(biāo)輻射噪聲信號(hào)的產(chǎn)生包括復(fù)雜的非線性過(guò)程。近期的研究表明:水聲信號(hào)包括水中目標(biāo)輻射噪聲中存在著一定程度的混沌行為。因此將非線性分析方法應(yīng)用于水聲信號(hào)處理,描述目標(biāo)信號(hào)的非線性特征已成為現(xiàn)代水聲信號(hào)處理的一個(gè)發(fā)展方向。 本文基于混沌和分形理論,對(duì)水中目標(biāo)輻射噪聲非線性特征提取作了研究。文中首先介紹了與特征提取關(guān)系緊密的混沌和分形理論,
2、重要的非線性特征參數(shù)的定義。然后圍繞時(shí)間序列的相空間重構(gòu)技術(shù)、Lyapunov指數(shù)等混沌特征參數(shù)、盒維數(shù)等分形特征參數(shù)的提取算法展開研究,提出了若干改進(jìn)算法并用三種水中目標(biāo)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算,得到了滿意的結(jié)果。 相空間對(duì)于研究確定系統(tǒng)具有非常重要的作用,如何由觀測(cè)到的一維時(shí)間序列構(gòu)造相空間是非線性理論的重要研究?jī)?nèi)容。論文研究了延遲法相空間重構(gòu)的幾種主要方法,確定了通過(guò)自相關(guān)函數(shù)法和平均互信息法來(lái)求取相空間重構(gòu)的延遲參數(shù)。利用偽
3、最近鄰點(diǎn)法進(jìn)行相空間重構(gòu)嵌入維數(shù)的選取時(shí),提出了用時(shí)空曲線法計(jì)算TheilerWindow的窗口值W,并以此為依據(jù)剔除由于時(shí)間上的鄰近造成的空間上的鄰近的最近鄰點(diǎn),改進(jìn)了偽最近鄰計(jì)算嵌入維數(shù)的方法。 混沌運(yùn)動(dòng)的基本特點(diǎn)就是運(yùn)動(dòng)對(duì)初始條件極為敏感。兩個(gè)極靠近的初值產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)軌道,隨時(shí)間的推移按指數(shù)形式分離,Lyapunov指數(shù)就是描述這一現(xiàn)象的量。本文研究了離散時(shí)間序列Lyapunov指數(shù)的計(jì)算方法,引入一種新的Lyapunov指
4、數(shù)算法,并對(duì)實(shí)測(cè)噪聲進(jìn)行了Lyapunov指數(shù)的估計(jì)。 GP算法中,關(guān)聯(lián)維D2在無(wú)標(biāo)度區(qū)域內(nèi)可以得到較為精確地估計(jì)。然而,以往無(wú)標(biāo)度區(qū)域的判斷沒有一個(gè)固定的標(biāo)準(zhǔn)。本文詳細(xì)研究了基于相空間重構(gòu)理論的關(guān)聯(lián)維提取的方法步驟,提出了一種判定無(wú)標(biāo)度區(qū)域的通用方法,改進(jìn)了關(guān)聯(lián)維估計(jì)算法,并計(jì)算了目標(biāo)噪聲的關(guān)聯(lián)維。 廣義維數(shù)是刻畫多重分形的重要參數(shù)。采用盒記數(shù)法和關(guān)聯(lián)積分法進(jìn)行廣義維數(shù)運(yùn)算計(jì)算量巨大。本文提出時(shí)間序列幅度變化度的概念,
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