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J-GLOBAL ID：201802272617945733   整理番号：18A1809392

インパルス雑音環境下の弱い船舶放射雑音の特徴抽出と認識【JST・京大機械翻訳】

Features Extraction and Recognition of Weak Ship-Radiated Noise Under Impulse Noise Environment

著者 (2件)： Qi Yao (Technology Research Center, National Digital Exchange System Engineering, Zhengzhou, Henan Province, China) ,  Bin Wang (Technology Research Center, National Digital Exchange System Engineering, Zhengzhou, Henan Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEIEC  ページ： 251-254  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水中ターゲットの雑音低減技術は連続的に改善され,ターゲット放射雑音はますます弱くなっている。海洋ターゲットの再構成と監視におけるターゲットの弱い放射雑音の有効な特徴抽出と認識方法を見つけ出すことは非常に重要である。本論文では,分数確率共鳴に基づく認識法を提案し,アルファ安定雑音分布下の弱い船舶放射雑音の問題を扱った。分数確率共鳴アルゴリズムに基づいて,本方法は,人工魚群アルゴリズムの最適化パラメータを導入して,効果的に分数次数の最適化問題を解決して,次に,認識特性としてパワースペクトル特性を使用して,サポートベクトルマシン分類装置を使用して,分類して同定した。理論解析とシミュレーション実験により,提案したアルゴリズムの有効性を検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *船舶 ,  *特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  *インパルス雑音 ,  海洋 ,  最適化 ,  雑音低減 ,  再構成 ,  パワースペクトル ,  *雑音
準シソーラス用語： 分数次 ,  確率共鳴 ,  *放射ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： インパルス ,  雑音環境 ,  船舶 ,  放射雑音 ,  特徴抽出