基于小波变换的特征提取方法分析(3)

取通常要从粗选到精选分两步完成而且特征向盈中同时包含时间平移参数和幅值参数所以算法较复杂运算量存贮量也较前者大

基于能量分布特征的分类方法虽然本质上与傅里叶的能谱分析类似但由于它牺牲了一些频率分辨力

,

,

论文提出并讨论了四种基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的模极大值特征、基于小波分解的能量特征、基于小波包分解的嫡特征以及基于适应性小波网络的特征提取方法 ,阐述 了各方法 的基本原理及实现过程,并将其用于水声信号的特征提取 ,通过分类结果比较,分析了各种方法的特点及适用性

信号处理

第十六卷

换取了极高的特征数据压缩比而且该方法通过设计小波函数提取部分尺度空间能量等途径可使提取的能量,,,

仅仅局限于实际分类感兴趣的频段所以它比单纯利用傅里叶能谱特征分类更加高效和灵活没有充分利用犷在时域上的局部分析能力没有提供能量集中频段成分的时域信息,,

该方法的缺点是,

相比之下基于模极大,

值特征的分类方法能巧妙地兼顾犷的时频局部分析能力既提供了表征频率的尺度信息又提供了表征时间的时间平移信息对那些频谱差别不大而局部奇异性差别显著的目标回波来说后者的正确识别率会明显高于,,

多尺度空间能量分布特征分类方法

实验结果也证实了这一点,,,

基于能量分布特征的分类方法选择尺度空间的原则是要使选出的尺度空间能量占信号总能量的比重尽可能大而基于模极大值特征的分类方法尺度空间的选取原则除了前者考虑的这一条外还要使选出的尺,,,

度空间抗噪能力尽可能强便于提取真实的极大值特征因此该方法对目标的先验信息依赖性较强,

因为只有,

充分了解目标的时频信息相对集中的局域并针对这些局

域选准尺度空间及确定各空间极大值的抽取数目才能充分发挥该方法的优势使正确识别率大大提高,,

而基于能量分布特征识别方法却不一定要考虑以上先验信,。

息只需直接提取所有分解后的尺度空间能量就能进行分类所以对目标先验信息的依赖性相比前者较弱小波包变换的特征提取中由于小波包基比普通小波基具有更强的时频分辨力,,

这促使本方法能提取,

原始信号中更为精细的时频局域信息作为目标特征所以更能敏感不同类水下目标回波的细微差异识别精度和分类性能大大提高

另外由于小波包基是正交基所以各最佳分解子空间的嫡值特征不相关,,,

而且正交的小,

包变换有相应的快速算法选取的嫡值特征向量维数较低分类器的存贮量和运算负荷均较小所以本方法分类

效率高且实时性好,,

但该方法对最佳子空间的选取结果依赖性很强“’

。

若回波进行小波包分解后无论选择何种,

嫡函数都无法得到数目较少的最佳子空间而生成枝叶繁杂的二叉树结构时会导致特征抽取过程存贮量和

计算量陡增进面使得本方法总的识别过程的实时性有所降低基于适应性小波网络的特征提取方法理论上讲具有非常优异的特点因为它可以把信号通过超级小波,

拟合表示出来因此特征提取效果很好这可以从分类效果中看出,,,

,

但是具体什算过程复杂运算量大计算速具体应

,

,

度慢且对信号的初始状态或着预处理依赖较大这是该方法最大的不足,

总之上述方法各有特点应该说都是具有广阔应用前景的较好的水下目标特征提取与识别方法,,

用中庆结合实际情况有针对性地加以选用

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一种基于子波变换模极大值的信号重建方法

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数字信号处理专论

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论文提出并讨论了四种基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的模极大值特征、基于小波分解的能量特征、基于小波包分解的嫡特征以及基于适应性小波网络的特征提取方法 ,阐述 了各方法 的基本原理及实现过程,并将其用于水声信号的特征提取 ,通过分类结果比较,分析了各种方法的特点及适用性

第二期

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两条货船的二维像

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从海洋卫星四、

获取的英吉利海峡舰船三维立体图像

结论朋成像得到巧米,,

对直升机载霄达飞行条件下海面上的船进行未知但仍然可以通过对回波相位的分析进行成像者的成像结果也是相似的别和分类有重要意义。,

米分辨率虽然船的运动情况,,,

图

是国外研究机构对舰般的成像图从图中可以看出两这对目标识

表明

方法对舰船目标成像可以获得高分辨率的雷达图像

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