基于DSP的聲目標(biāo)識別技術(shù)研究及實現(xiàn).pdf

1、聲目標(biāo)識別是地面目標(biāo)探測系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，近年來引起國內(nèi)外很大的關(guān)注，我國有關(guān)科研院所和高校相繼在聲目標(biāo)信號特性、聲傳感技術(shù)、信號處理技術(shù)和人工智能等方面進(jìn)行了深入的理論探討和研究，同時也取得了一系列科研成果。但是，由于對非平穩(wěn)信號的特征提取和系統(tǒng)綜合集成等關(guān)鍵性問題的研究不足，這一技術(shù)還遠(yuǎn)未達(dá)到成熟。本文主要針對聲目標(biāo)識別技術(shù)中諸多理論性和技術(shù)性問題，以及對系統(tǒng)的硬件化、實用化、小型化以及識別的實時性方面進(jìn)行研究。 本文首先應(yīng)

2、用現(xiàn)代信號處理的手段對聲目標(biāo)識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論及方法進(jìn)行了研究，其中包括對聲信號的預(yù)處理、特征提取及分類識別。首先，在聲信號預(yù)處理中對傳統(tǒng)的線性濾波方法及現(xiàn)代小波去噪技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的理論分析及計算機(jī)仿真；其次，分別使用AR參數(shù)模型、小波能量及FOBW三碼字三種方法對處理后的聲信號進(jìn)行了特征提取研究；最后使用最近鄰法及K-NN法對目標(biāo)進(jìn)行分類。計算機(jī)軟件仿真實驗表明，選擇FIR、小波能量及K-NN分類法作為主要算法能夠使分類結(jié)果準(zhǔn)確性高，獲