多重分形与小波变换在声目标信号特征提取中的应用

"基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取" 本文深入探讨了在声目标信号处理领域中，如何运用多重分形理论和小波变换进行特征提取，以提升信号分析的准确性和效率。作者杜恩祥和李科杰来自北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室，他们提出了一种基于关联积分的广义维数谱定量计算方法，这种方法有助于揭示声目标信号的复杂结构和内在规律。 多重分形是一种描述非线性、不规则和自相似性现象的数学工具，特别适合处理具有多尺度特性的信号。在本文中，作者研究了如何计算和分析声目标信号的多重分形特征，通过广义维数谱来量化信号的复杂度和分形性质。广义维数谱能够提供信号在不同尺度上的分形信息，对于识别和分类声目标信号具有重要意义。作者对广义维数谱的有效性进行了分析，证明了这种方法在声目标信号特征提取中的实用性。 同时，考虑到小波变换在保持信号时域信息的同时，还能揭示其在变换域内的特性，作者提出了基于小波变换的特征提取方法。具体来说，他们利用小波变换来分析声目标信号的能量分布，并关注子空间能量以及主要能量集中的子空间时域信息。这种方法结合了小波变换的优势，可以提取出信号在不同频率和时间尺度上的关键特征，进一步提高了特征的区分度。 最后，为了验证这些特征的有效性，作者应用了模糊神经网络识别系统。通过对声目标信号的广义维数谱、子空间能量和时域信息的组合特征进行学习和识别，模糊神经网络能够更准确地识别不同的声目标，从而证明了所提出的特征提取方法的有效性和普适性。 这篇文章在声目标信号处理中引入了多重分形和小波变换的创新应用，为信号特征提取提供了新的视角和方法。这两种技术的结合不仅能够揭示信号的内在复杂性，还能够提高识别系统的性能，对于声目标检测、跟踪和分类等领域具有重要的理论价值和实践意义。