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水聲目標特征提取方法
被動目標特征提取方法
在海洋環境中，目標輻射噪聲被水聲傳感器感知。特征提取利用傳感器VW零件獲取的時空采樣數據，經過預處理、特征變換、特征檢測和參數估計，水箱精給出水聲目標特征提取結果和相應特征參數。
機械噪聲特征的提取
艦船的機械噪聲輻射信號具德系車零件有近似平穩汽車冷氣芯的特性，功率譜分析成為Porsche零件最常用的機械噪聲分析手段。基于目標噪聲產生機理、特征表征和功率譜分析可以構造多個識別特征量，包括個體線譜分布、功率譜線譜連續譜能量相對分布、連續譜能量分布、線譜能量分布、特定頻臺北汽車零件段線譜數量、諧波特征和線譜的波動特征等。
由于艦船輻射噪福斯零件聲源狀汽車機油芯態變化、目德系車材料標運動等因素的影響，也使得信號特征存在時變特性。LOFAR 分析實際上蘊含了序貫檢測的思想——它利用輻射汽車零件噪聲功率譜在時間上的累積效應，以觀測時間的增加減小干擾的影響。通過 LOFAR 分析可以提高對弱線譜的提取能力，同時具備對時Bentley零件變線譜、瞬態信號的檢測提取能力。
此外，聽覺感知技術等仿生技術賓利零件在水聲目標特征Skoda零件提取中也得到應用。聽覺感知特征水箱水提取方法從聽覺的生理機制、耳蝸的頻率分解BMW零件特性、掩蔽效應、臨界帶寬及人耳感知聲音所表現出的聽覺特性出發，構建基于響度、音調和音色等相應聽覺特征，以期獲得接近聲吶員對聲音的良好辨識能力。Audi零件
螺旋槳噪聲特征的提取
由于海洋中較強的低賓士零件頻環境噪聲以及傳感器的工作頻段限制，難以直接利用時頻分析方法從艦船輻射噪聲中獲取螺旋槳結構以及轉動節奏相關信息。DEMON 分析是獲取艦船螺旋槳特征的主要手段，其通過一組Benz零件帶通濾波器覆蓋螺旋槳噪聲所在的頻段，將帶通信號做檢波處理并計算其低頻功率譜，得到信號的解調譜。對解調譜進行諧波檢測則可以提取到螺旋槳相關信息，包括螺旋槳的軸頻、葉片臺北汽車材料數和槳支數等。解調譜中還可以進汽車材料報價一步挖掘線譜調制深度、調制載頻分布等特征信息，這些特征量反映出汽車空氣芯艦船目標螺旋槳的某些狀態，在機理和試驗的保時捷零件支持下，可作為目標分類識別特征。
DEM汽車零件報價ON 分析獲取的目標螺旋槳轉速和葉片數等信息是目斯柯達零件標分類識別最重要的依據之一。但不同類型目標的槳葉數藍寶堅尼零件以及航行時螺旋槳轉速范圍奧迪零件存在交叉重疊，螺旋槳轉速和葉片數并不是目標分類識別的充分特征量。
目標的空間及行為特征的提取
目標的空間位置信息以及運動狀態是判斷目標類型，輔助判別目標意圖和態勢的良好信息源。
通過主動聲吶、被動測距聲吶或者其他傳感器信息可直接提供目標距離，汽車零件進口商解算汽車零件貿易商并估計目標速度，進而估計目標油氣分離器改良版加速度，判斷出目標的機動情況。
同時，對目標輻射噪聲信號的 LOFAR 分析和 DEMON 分析同樣也可獲得有關目標機動狀態的特征信息。如利用 LOFAR 譜中對汽車材料條紋信息的檢測和提取，在海洋環境信息支持下，通過波導不變量的計算估計目標位置信息。
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