小波变换下舰船噪声信号特征提取方法研究

作者：吴光成

来源：舰船科学技术, 2018, 40(20): 22-24.

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对于噪声信号特征的提取,采用传统方法存在较多干扰因素,并没有将有效信号与无用噪声分离,因此造成信号特征提取精准度较低,提出了小波变换下舰船噪声信号特征提取方法研究。构建噪声污染模型,采用小波变换法将含噪信号模型进行分解,依据分解原理,区分小波变换领域中信号与噪声小波系数,根据奇异性检测理论,利用小波变换极大值方法进行信噪分离。使用小波变换特征提取方式,固定不同分解尺度大小,获取归一化处理后特征识别矢量,再经过神经网络识别,获取噪声信号特征。由实验对比结果可知,该方法最高提取精准度为95.1%,为舰船系统噪声分离奠定了良好基础。

• 单位
  四川交通职业技术学院