【摘 要】
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利用高阶谱估值法，对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取，并通过结构自适应神经网络作分类实验。表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性，在
【机 构】
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西北工业大学,西北工业大学,船舶系统工程部
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利用高阶谱估值法，对具有很强非高斯性和非线性的舰船辐射噪声信号进行分析及特征提取，并通过结构自适应神经网络作分类实验。表明基于高阶谱的特征提取具有较强的类别可分性，在无源声纳目标识别中特具潜力。
Using high-order spectral estimation method, the ship radiated noise signal with strong non-Gaussianity and non-linearity is analyzed and extracted. The structural adaptive neural network is used as a classification experiment. It shows that the feature extraction based on high-order spectrum has strong category separability and has special potential in passive sonar target recognition.
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