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舰船辐射噪声调制特征提取方法研究的综述报告
舰船辐射噪声调制特征提取方法研究的综述报告
舰船辐射噪声是指船舶本身或其设备所产生的辐射噪声，在水下会被水的传播影响，成为舰船被动声纳探测的主要信号。针对舰船辐射噪声，人们开展了大量的研究，其中重要的一方面就是调制特征的提取。下面就舰船辐射噪声调制特征提取方法的研究进行综述。
一、时频特征提取方法
时频特征提取方法是将时域和频域相结合，以多种不同分析方法，如短时傅里叶变换、小波变换等，分别获取频率与时间的变化特征。通过对这些特征进行综合分析，可以有效地提取调制特征。研究表明，不同船舶的辐射噪声展现出不同的调制特征，这奠定了时频特征提取方法的研究基础。
二、经验模态分解方法
经验模态分解方法(EMD)是一种基于数据自适应分解的方法，可以将带噪声的信号分解为一组本征模态函数(EMD)。EMD通过局部特征自适应分解，能够有效地提取信号中的低频调制特征。因此，它被广泛用于船舶辐射噪声调制特征的提取中。
三、小波包变换方法
小波包变换方法(WPT)是一种多重分辨率信号分解与分析方法，与DWT相比，WPT能够得到更多的频带信息和更多的细节。因此，WPT被广泛应用于声学处理中，包括船舶辐射噪声调制特征的提取。
四、人工神经网络方法
人工神经网络方法是一种模仿动物神经网络系统的计算模型，它广泛应用于信号处理、模式识别等领域。在船舶辐射噪声调制特征提取中，人工神经网络方法通常是基于其学习能力和自适应性，在大量数据的训练下，能够自适应地发现调制特征。
总的来说，舰船辐射噪声调制特征提取方法是一项关键性研究，其结果在海洋探测、海洋资源勘测等领域具有重要的实际应用价值。不同方法的优缺点不同，具体选择应根据具体研究的对象、目的以及测试数据的分布等多个因素综合考量。