MFCC在舰船噪声特征提取中的应用与优势

本文主要探讨了基于MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）的舰船辐射噪声特征提取方法。MFCC是一种广泛应用于语音识别领域的信号处理技术，它通过模拟人耳对音频频率感知的非线性特性，将复杂的音频信号转换成一组易于分析的特征参数。在水声信号处理中，特别是在舰船噪声分析中，利用MFCC能够有效提取噪声的频谱特征，这对于目标识别和噪声抑制至关重要。 论文首先介绍了MFCC理论背景，强调了它在水声信号表示中的有效性。MFCC通过计算信号的频谱系数，并将其转换到梅尔频率尺度上，能够突出信号的语音特性，这对于船舶噪声这种包含复杂多变频谱成分的信号尤为适用。梅尔滤波器组是MFCC的核心组成部分，选择合适的滤波器数量和MFCC阶数对于最终特征提取的效果有显著影响。 作者通过实验手段确定了梅尔滤波器的最佳数量和MFCC的适当阶数，这涉及到信号处理中的参数优化问题。实验对比了MFCC特征参数与AR（Autoregressive）特征参数，结果显示，基于MFCC的特征参数在新目标识别率和对抗加性噪声方面表现更优。AR特征参数通常用于描述时间序列信号的自相关特性，但在处理水声信号时，MFCC因其更好的频率响应特性和压缩特性，更能捕捉到噪声的独特模式，从而提高识别准确性和抗干扰能力。 本文的研究成果对于提升舰船噪声监测系统的性能具有实际应用价值，特别是在水下环境中的目标识别和噪声源定位。通过采用MFCC，可以简化信号处理过程，降低噪声干扰，提高设备的智能化水平，为舰船通信、反潜作战等场景提供更为精确的信息支持。 总结来说，该研究工作围绕着舰船辐射噪声的特征提取展开，以MFCC作为核心工具，深入分析其理论原理，并通过实验验证了其在实际应用中的优越性能。这对于推动水声信号处理技术的发展，特别是在船舶监控和自动化决策系统中的应用，具有重要的学术价值和实践意义。