离散小波变换在水下回波信号处理中的应用：尾波包络特征提取

"该论文提出了一种基于离散小波变换的水下回波信号特征提取方法，用于水下目标的分类和识别。通过提取回波信号的尾波包络特征，构建特征空间，并使用最佳鉴别矢量法进行特征压缩，最后利用最小距离分类器进行目标分类。实验证明，这种方法能够获得高识别率的稳健、有效特征。" 本文主要探讨了水下回波信号的特征提取技术，特别是在水下目标分类和识别中的应用。首先，它指出水下回波信号包含了丰富的目标特征信息，但由于信号的复杂性，传统的傅立叶变换无法有效地捕捉信号的局部特性。因此，研究者引入了离散小波变换（DWT）这一时频分析工具。 离散小波变换的优势在于它的时频局部化特性，它能在高频和低频段灵活调整时间分辨率和频率分辨率，从而更精确地分析信号的瞬时特性。在水下回波信号处理中，小波变换能够揭示信号的细节信息，这对于提取关键的尾波包络特征至关重要。尾波包络特征反映了信号的散射成分，这些散射信息对于区分不同类型的水下底质非常有用。 论文的处理流程包括以下几个步骤：首先，使用离散小波变换对水下回波信号进行分析，提取出尾波包络特征；接着，基于这些特征构建一个特征空间；然后，采用最佳鉴别矢量法（Best Discriminant Vector Method）来压缩特征空间，降低计算复杂性，同时保持关键信息；最后，利用最小距离分类器对处理后的特征进行分类，实现水下目标的有效识别。 实验结果证明，这种方法提取的尾波包络特征具有良好的稳定性和有效性，能够显著提高识别的准确性。这表明，离散小波变换在水下信号处理中具有很大的潜力，对于水下环境监测、海洋科学研究以及水下机器人导航等领域有着重要的应用价值。 关键词：离散小波变换，尾波，包络特征，目标分类，水下回波信号，最佳鉴别矢量法，最小距离分类器。