水声信号熵特征提取与分类研究.pdf
为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征.分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型,而模糊熵特征对于四类目标类型的平均识别率达到了98.55％,验证了模糊熵可作为区分文中四类水声信号的有效特征.
作者：付君宇陈越超权恒恒
作者单位：声纳技术重点实验室第七一五研究所,杭州,310023
母体文献：2017年船舶通讯导航会议论文集
会议名称：2017年船舶通讯导航会议
会议时间：2017年9月19日
会议地点：福州
主办单位：中国航海学会
语种：chi
分类号：TP1V57
关键词：水声信号 近似熵 样本熵 模糊熵 特征提取
在线出版日期：2020年6月28日
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