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多尺度分析在水下声场弱信号探测中的应用 被引量:2

Detection of Underwater Acoustic Signal Based onMultiResolution Analysis
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摘要 利用小波变换的时 频局部化性质,对激光探测水下声场弱信号进行正交分解,得到在各个尺度下的细化信号及平滑信号,从而对信号进行全面细致的分析.实验结果表明:小波分析方法适合于微弱信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间(空间)分辨率.小波分析具有准确度高,抗噪声性能好,检测范围宽,灵活方便等优点. With the localizing character of wavelet transform, an acoustic signal from water surface, using laser reflected light, can be decomposed into the minutia part of every scale by using the principle of multiresolution analysis, and then it can be analyzed roundly and meticulously. The results of experiment show that wavelet analysis has the great ability high capability of noise rejection and is fit for faint signal detection and feature extraction. The result after noise elimination not only improves the ratio of the signal to noise, but also makes the time or space resolution remain high. The wavelet analysis is also dynamic and accurate.
出处 《烟台大学学报(自然科学与工程版)》 CAS 2003年第2期99-103,共5页 Journal of Yantai University(Natural Science and Engineering Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目(69807003) 国防科技预研基金资助项目(00J3.5.1.QT0701).
关键词 水下声场 弱信号探测 小波分析 多尺度分析 小波变换 水声信号 表面微波 water surface's miniwave weak signal detection multiresolution analysis
  • 相关文献

参考文献4

  • 1孙金祚 江荣熙 戴振宏 等.激光-声-激光探测水下目标的理论和方法研究之一——高能量宽带光声声纳源的光声转换效率[J].目标与环境特性研究,1998,4:34-42.
  • 2李健平 唐远炎.小波分析方法的应用[M].重庆:重庆大学出版社,1999.17-121.
  • 3Daubechies I. The wavelet transform,time-frequency localization and signal analysis[J]. IEEE Trans Information Theory, 1990,36(5) :961 -- 1005.
  • 4Mallat S G,Sifen Z. On pattern analysis and machine intelligence[J]. IEEE Trana Informatin Theory,1992,14:710--729.

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献6

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