文章摘要
张岩,尹力.主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用[J].,2009,28(1):20-26
主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用
Application of principal component analysis to ship-radiated noise classification and recognition
  
中文摘要:
      主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声进行了特征提取和分类识别,得到了较好的效果。
英文摘要:
      Principal Component Analysis is a classic multivariate statistical analysis method, which has obvious advantage in the integrated multi-variable problem.This paper works on the application of PCA to the ship-radiated noise classification and recognition. By using the PCA technology to two different methods on the basis of classic power spectrum, we extract features of 2 different types of ship-radiated noises and complete the classification and recognition.The results indicate that the method is effective and valid.
DOI:10.11684/j.issn.1000-310X.2009.01.003
中文关键词: 主成分分析  舰船辐射噪声  功率谱  特征提取  分类识别
英文关键词: Principal Component Analysis  Ship-radiated noise  Power spectrum  Feather extraction  Classification and recognition
基金项目:
作者单位
张岩 中国科学院声学研究所综合声纳实验室 
尹力 中国科学院声学研究所综合声纳实验室 
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