9287玄机解一尾中特:一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法技術

技術編號:21185436 閱讀:39 留言:0更新日期:2019-05-22 16:04
本發明專利技術公開了一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法;該方法采用RPSEMD方法對艦船輻射噪聲信號進行分解,克服了EMD的模態混疊現象以及EEMD的計算量大問題;首次把微分符號熵應用于水聲信號處理,DSE不僅具有計算效率高的優點,而且適合于度量較短時間序列的復雜性;現有技術中多是只選擇一個典型的IMF進行特征提取,而本發明專利技術公開的方法通過對每一個IMF的熵進行加權,考慮了每一個IMF的重要性,使得最終提取出的每種艦船輻射噪聲信號特征更加準確。

A Method for Feature Extraction and Classification of Ship Radiated Noise Signals

572222一尾中特平 www.fbmtd.icu The invention discloses a method for feature extraction and classification of ship radiated noise signals; the method uses RPSEMD method to decompose ship radiated noise signals, overcomes the mode aliasing phenomenon of EMD and the problem of large amount of calculation of EEMD; applies differential sign entropy to underwater acoustic signal processing for the first time, and DSE not only has the advantages of high computational efficiency, but also is suitable for measuring shorter time sequence. The method of the present invention weights the entropy of each IMF, takes into account the importance of each IMF, and makes the final extracted characteristics of each ship's radiated noise signal more accurate.

【技術實現步驟摘要】
一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法
本專利技術屬于水聲信號處理領域,具體涉及一種艦船輻射噪聲信號特征提取和分類方法。
技術介紹
文獻“Featureextractionofship-radiatednoisebasedonpermutationentropyoftheintrinsicmodefunctionwiththehighestenergy,Entropy,2016,18(11):393(1-15)”公開了一種基于經驗模態分解(EMD)和排列熵的艦船輻射噪聲信號特征提取方法,首先使用EMD把艦船輻射噪聲信號分解為若干固有模態函數(IMF),然后把能量最高的IMF確定為典型IMF,最后以典型IMF的排列熵作為特征參數,實現了三類艦船輻射噪聲信號的分類。但是該方法只以一個IMF的熵作為特征,而忽略了其他IMF的重要性,造成三類艦船輻射噪聲信號識別精度低的問題。
技術實現思路
本專利技術的目的在于克服上述現有技術的缺點,提供一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法。主要解決現有的特征提取方法中,往往只選擇一個典型IMF的熵值作為特征,而忽略了其他IMF的重要性,造成三類艦船輻射噪聲信號識別精度低的問題。為達到上述目的,本專利技術采用以下技術方案予以實現:一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,包括以下步驟:(1)對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理;(2)通過再生相移正弦輔助經驗模態分解將艦船輻射噪聲信號分解為若干個固有模態函數;(3)計算每個固有模態函數的差分符號熵;(4)計算每個固有模態函數與艦船輻射噪聲信號之間的互信息,然后將所有互信息之和作為分母,計算每個互信息的歸一化值,得到歸一化互信息;(5)以歸一化互信息作為權重系數對相應的差分符號熵進行加權求和,提取出特征參數的加權差分符號熵;(6)將加權差分符號熵輸入支持向量機進行分類,得到艦船輻射噪聲信號的分類結果。本專利技術的進一步改進在于:優選的,步驟(1)中,對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理:其中:t表示采樣點,x(t)為實測艦船輻射噪聲信號序列,y(t)為歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列,N為艦船輻射噪聲信號序列的長度。優選的,步驟(2)中,再生相移正弦輔助經驗模態分解將艦船輻射噪聲信號y(n)分解為若干個固有模態函數具體步驟為,將歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列y(t)分解為K個固有模態函數,則歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列表示為:其中:K被分解的固有模態函數的數量,IMFi(t)為第i個固有模態函數,依次從高頻到低頻排列。優選的,步驟(3)中,計算每個固有模態函數的差分符號熵包括以下步驟:(3-1)對于時間序列X={x1,x2,...,xj,...},分別計算其前向差分D1=||xj-xj-1||和后向差分D2=||xj+1-xj||;式中xj為第j個采樣點的值;(3-2)將步驟(3-1)得到的差分結果轉換為4符號化的符號序列S(j),xj的轉換公式如下所示:其中:diff=D1-D2,控制因子α在0.3到0.6之間取值;(3-3)依次以m比特為單位對符號序列S(j)進行編碼,每相鄰m比特的子符號序列表示一個“字符”,所有的“字符”組成了編碼序列C(j);對于4符號化處理,將會在編碼序列中存在4m個種編碼符號;對于某個序列,設每種編碼符號的概率分別為(3-4)根據所有編碼“字符”的概率分布計算其Shannon熵得到差分符號熵:上式(4)中的p(πl)表示第l種“字符”出現的概率。優選的,步驟(3)的步驟(3-4)中,當序列為艦船輻射噪聲信號時,m為3。優選的,第i個IMF與艦船輻射噪聲信號y(t)之間的歸一化互信息norMI如下式(7)所示:式中,IMFn(t)為第n個固有模態函數。優選的,式(7)中的MI(IMFi(t);y(t))表示為下式:優選的,步驟(5)中,特征參數加權差分符號熵WDSE計算公式為:式中,DSEi表示第i個IMF的差分符號熵。與現有技術相比,本專利技術具有以下有益效果:本專利技術公開了一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法;該方法采用RPSEMD方法對艦船輻射噪聲信號進行分解,克服了EMD的模態混疊現象以及EEMD的計算量大問題;首次把微分符號熵應用于水聲信號處理,DSE不僅具有計算效率高的優點,而且適合于度量較短時間序列的復雜性;現有技術中多是只選擇一個典型的IMF進行特征提取,而本專利技術公開的方法通過對每一個IMF的熵進行加權,考慮了每一個IMF的重要性,使得最終提取出的每種艦船輻射噪聲信號特征更加準確。采用本專利技術降噪方法對三種不同類別的艦船輻射噪聲信號進行特征提取后,并與原始艦船輻射噪聲信號的DSE、最高能量的IMF的差分符號熵(IMF-Energy-DSE)和最大norMI的IMF的差分符號熵(IMF-norMI-DSE)三種方法的比較,通過支持向量機的分類證明通過本方法進行特征提取的識別率達到98.3333%,說明本專利技術中的方法能夠更好的提取出艦船輻射噪聲信號的特征?!靖酵妓得鰲客?為本專利技術提供的一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法的流程圖;圖2為三種艦船輻射噪聲信號的歸一化時域波形圖,其中,(a)圖為Ship-1的歸一化時域波形圖,(b)圖為Ship-2的歸一化時域波形圖,(c)圖為Ship-3的歸一化時域波形圖;圖3為三種艦船輻射噪聲信號經過RPSEMD分解后的分解結果,其中,(a)圖為Ship-1的分解結果,(b)圖為Ship-2的分解結果,(c)圖為Ship-3的分解結果;圖4為三種艦船輻射噪聲信號的IMF的DSE和norMI曲線,其中,(a)圖為Ship-1的IMF的DSE和norMI曲線,(b)圖為Ship-2的IMF的DSE和norMI曲線,(c)圖為Ship-3的IMF的DSE和norMI曲線;圖5為三種艦船輻射噪聲信號的特征提取結果,其中,(a)圖為使用本專利技術方法的特征提取結果,(b)圖為原始艦船輻射噪聲信號的DSE的特征提取結果,(c)圖為IMF-Energy-DSE方法的特征提取結果,(d)圖為IMF-norMI-DSE方法的特征提取結果;圖6為三種艦船輻射噪聲信號的支持向量機輸出結果,其中,(a)圖為使用本專利技術方法的支持向量機輸出結果,(b)圖為原始艦船輻射噪聲信號的DSE的支持向量機輸出結果,(c)圖為IMF-Energy-DSE方法的支持向量機輸出結果,(d)圖為IMF-norMI-DSE方法的支持向量機輸出結果?!揪嚀迨凳┓絞健肯旅娼岷細酵己途嚀宀街瓚員咀ɡ際踝黿徊較晗該枋?;本專利技術公開了一種艦船輻射噪聲信號的特征提取方法,本專利技術將RPSEMD、DSE和MI引入,以克服識別精度低的問題;其中,再生相移正弦輔助經驗模態分解(RPSEMD)是一種優化的EMD,它克服了EMD的模態混疊問題。差分符號熵(DSE)是一種新型的香農熵,不僅計算速度快,而且可以度量較短序列的非線性復雜性?;バ畔?MI)能夠定量地表示兩個變量之間相互依賴程度,比相關系數更加準確。參見圖1,本專利技術艦船輻射噪聲信號的特征提取方法具體包括以下步驟:(1)對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理,其中:t表示采樣點,x(t)為實測艦船輻射噪聲信號序列,y(t)為歸一化后測量的本文檔來自技高網...

【技術?;さ恪?/strong>
1.一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,其特征在于,包括以下步驟:(1)對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理;(2)通過再生相移正弦輔助經驗模態分解將艦船輻射噪聲信號分解為若干個固有模態函數;(3)計算每個固有模態函數的差分符號熵;(4)計算每個固有模態函數與艦船輻射噪聲信號之間的互信息,然后將所有互信息之和作為分母,計算每個互信息的歸一化值,得到歸一化互信息;(5)以歸一化互信息作為權重系數對相應的差分符號熵進行加權求和,提取出特征參數的加權差分符號熵;(6)將加權差分符號熵輸入支持向量機進行分類,得到艦船輻射噪聲信號的分類結果。

【技術特征摘要】
1.一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,其特征在于,包括以下步驟:(1)對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理;(2)通過再生相移正弦輔助經驗模態分解將艦船輻射噪聲信號分解為若干個固有模態函數;(3)計算每個固有模態函數的差分符號熵;(4)計算每個固有模態函數與艦船輻射噪聲信號之間的互信息,然后將所有互信息之和作為分母,計算每個互信息的歸一化值,得到歸一化互信息;(5)以歸一化互信息作為權重系數對相應的差分符號熵進行加權求和,提取出特征參數的加權差分符號熵;(6)將加權差分符號熵輸入支持向量機進行分類,得到艦船輻射噪聲信號的分類結果。2.根據權利要求1所述的一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,其特征在于,步驟(1)中,對實測艦船輻射噪聲信號樣本進行歸一化預處理:其中:t表示采樣點,x(t)為實測艦船輻射噪聲信號序列,y(t)為歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列,N為艦船輻射噪聲信號序列的長度。3.根據權利要求2所述的一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,其特征在于,步驟(2)中,再生相移正弦輔助經驗模態分解將艦船輻射噪聲信號y(n)分解為若干個固有模態函數具體步驟為,將歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列y(t)分解為K個固有模態函數,則歸一化后測量的艦船輻射噪聲信號序列表示為:其中:K被分解的固有模態函數的數量,IMFi(t)為第i個固有模態函數,依次從高頻到低頻排列。4.根據權利要求3所述的一種艦船輻射噪聲信號的特征提取和分類方法,其特征在于,步驟(3)中,計算每個固有模態函數的差分符號熵包括以下步驟:(3-1...

【專利技術屬性】
技術研發人員:李國輝,楊智超,楊宏,高立鵬,張翔宇,常婉妮,
申請(專利權)人:西安郵電大學,
類型:發明
國別省市:陜西,61

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