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內(nèi)容簡介

　　《智能水中目標(biāo)識別》全面系統(tǒng)地闡述了智能水中目標(biāo)識別的原理、研究現(xiàn)狀、核心方法和關(guān)鍵技術(shù)，并按照水中目標(biāo)識別的原理框架，逐步闡述了每一關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)中涉及的問題和方法，詳細(xì)給出了算法原理、測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果和對比分析結(jié)論。《智能水中目標(biāo)識別》可供國內(nèi)從事相關(guān)研究的人員參考，也可用于聲學(xué)、水聲工程等相關(guān)專業(yè)的研究生教學(xué)用書。

作者簡介

　　曾向陽.1974年生，湖北人，教授，博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任航海學(xué)院環(huán)境工程系主任。2002年獲西北工業(yè)大學(xué)水聲工程專業(yè)博士學(xué)位。2004-2005年在丹麥科技大學(xué)作聲學(xué)系訪問學(xué)者。2004年破格晉升為副教授，2007年破格晉升為教授。兼任中國聲學(xué)學(xué)會理事、中國聲學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會噪聲分會委員、中國聲學(xué)學(xué)會環(huán)境聲學(xué)分會委員、中國振動工程學(xué)會振動與噪聲控制分會理事。主要從事水下目標(biāo)識別、噪聲源定位、聲場模擬與控制等方面的研究工作。主持國家自然科學(xué)基金、總裝“十一五”、“十二五”預(yù)研、航空科學(xué)基金等課題20余項(xiàng)。已出版專著1部、教材3部，發(fā)表論文130余篇，被SCI、EI等檢索40余篇。獲省部級科技獎2項(xiàng)，獲“全國百篇優(yōu)秀博士學(xué)位論文”提名獎、“陜西青年科技獎”、教育部“霍英東青年教師獎”，入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”。

圖書目錄

第1章智能水中目標(biāo)識別概述
1．1 水中目標(biāo)識別及其應(yīng)用需求
1．2 智能水中目標(biāo)識別基本原理
1．3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3．1 信號預(yù)處理
1．3．2 特征提取
1．3．3 特征選擇與融合
1．3．4 分類決策方法
第2章水中目標(biāo)微弱信號預(yù)處理方法
2．1 水中目標(biāo)信號的產(chǎn)生與傳播機(jī)理
2．1．1 目標(biāo)輻射噪聲
2．1．2 水聲通道
2．2 水中目標(biāo)信號的檢測與采集方法
2．3 水中目標(biāo)信號的預(yù)處理方法
2．4 提高水中目標(biāo)微弱信號信噪比的方法
第3章水中目標(biāo)噪聲信號特征提取與選擇方法
3．1 頻譜特征提取方法
3．1．1 功率譜特征提取
3．1．2 DEMON譜特征提取
3．2 聽覺特征提取方法
3．2．1 響度特征提取
3．2．2 MFCC特征提取
3．2．3 PLP特征提取
3．2．4 聽覺特征性能對比實(shí)驗(yàn)
3．3 可視化特征提取方法
3．3．1 聲信號可視化方法
3．3．2 聲信號的可視化特征提取方法
3．3．3 可視化特征分類性能對比
3．4 多維特征融合方法
3．4．1 串聯(lián)特征融合方法
3．4．2 并聯(lián)特征融合方法
3．4．3 基于CCA方法的特征融合
3．4．4 多種融合策略實(shí)驗(yàn)對比分析
3．5 高維特征降維方法
3．5．1 PCA特征降維方法
3．5．2 LDA特征降維方法
3．5．3 特征降維對分類識別的影響
3．6 特征選擇方法
3．6．1 啟發(fā)式特征選擇
3．6．2 基于迭代的ReliefF特征選擇
3．6．3 基于遺傳算法的特征選擇
3．6．4 特征選擇算法的比較實(shí)驗(yàn)
3．6．5 基于粗糙集的特征選擇方法
第4章水中目標(biāo)識別分類器及其集成設(shè)計(jì)方法
4．1 基于距離準(zhǔn)則的分類器
4．1．1 距離的種類
4．1．2 距離分類器
……
第5章分類識別系統(tǒng)的魯棒性增強(qiáng)方法
第6章聽覺場景分析理論在智能水中目標(biāo)識別中的應(yīng)用
第7章智能水中目標(biāo)識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)例
第8章智能水中目標(biāo)識別發(fā)展趨勢及新技術(shù)
參考文獻(xiàn)