2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、水下攻防系統(tǒng)長(zhǎng)期在海洋環(huán)境中自動(dòng)執(zhí)行任務(wù),必須具有探測(cè)和識(shí)別目標(biāo)的能力。由于海洋水聲環(huán)境復(fù)雜,信號(hào)探測(cè)和處理系統(tǒng)需要在干擾嚴(yán)重的情況下,從低信噪比水聲信號(hào)中提取有效信息,準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo),保障水下攻防系統(tǒng)的正常工作。結(jié)合攻防系統(tǒng)的實(shí)際需求,論文主要從水聲探測(cè)信號(hào)處理、水聲信號(hào)分類識(shí)別和聲納圖像識(shí)別處理幾方面展開研究。
  (1)研究了航器輻射信號(hào)的小波濾波方法,提出了小波硬閾值濾波的閾值參數(shù)確定方法,使用遺傳自適應(yīng)算法查找均方差意義上

2、的最佳閾值參數(shù),該算法解決了閾值選取受到采樣信號(hào)長(zhǎng)度影響的問題,并使得運(yùn)算速度提高了4倍。在水聲回波信號(hào)濾波處理中,為了滿足在濾波的同時(shí)盡量保留信號(hào)奇異性的需要,提出一種自適應(yīng)閾值函數(shù)的小波濾波算法。該算法使用連續(xù)且可導(dǎo)的閾值函數(shù)對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行壓縮處理,并且可以根據(jù)信號(hào)特征自適應(yīng)調(diào)整閾值函數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法和現(xiàn)有的閾值去噪方法相比,能夠在濾波處理過程中更好的保留回波信號(hào)奇異性特征。研究了聲納圖像的濾波問題,提出自適應(yīng)閾值函數(shù)的小波

3、域閾值圖像濾波方法,仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法可以更好的保留圖像的邊緣,并能克服視覺失真現(xiàn)象。
  (2)研究了水聲探測(cè)回波信號(hào)的分類識(shí)別問題,介紹了基于全極點(diǎn)模型法特征提取和能量特征提取方法。提出了基于Shannon熵的最優(yōu)小波基函數(shù)的確定方法和基于判別熵的小波變換的最優(yōu)分解層數(shù)的確定方法,使用水池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法對(duì)特征提取的有效性。研究了航器輻射噪聲的分類識(shí)別問題,介紹了功率譜特征和低頻線譜特征提取方法。提出

4、了一種自適應(yīng)遺傳BP算法,并用該算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)分類器,通過對(duì)目標(biāo)噪聲信號(hào)分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)證明,論文提出的分類識(shí)別系統(tǒng)有很好的分類效果。
  (3)研究了聲納圖像分類識(shí)別處理方法。針對(duì)聲納圖像中常遇到的因?yàn)楸黄渌镔|(zhì)遮擋而導(dǎo)致的識(shí)別準(zhǔn)確率下降的問題,使用基于稀疏表示的聲納圖像分類識(shí)別方法,該方法對(duì)被遮擋的圖像識(shí)別具有較強(qiáng)的魯棒性。為了有效的從圖像的稀疏表示中提取高效特征信息,論文提出了一種投影矩陣優(yōu)化算法,該算法通過收縮Gram矩

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