舰船噪声识别(I)(II)(III)(IV)
随着近些年计算机技术、信号处理技术和人工智能技术的快速发展，...，但这离声纳员的水平程度还差很远。在机器学习方法中，特征维度不能太高，人类的大脑、听觉特征维数很高、感觉丰富，可以从高维特征空间中寻找到类别共性和类别异性，对复杂的舰船噪声能完成识别任务。机器学习方法相对于声纳员工作性质来说，只能做一些低维的识别判决，因此所提特征需人为先做有效的降维工作。
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[{"title":"（ 4 个子文件 1.89MB ） 舰船噪声识别(I)(II)(III)(IV)","children":[{"title":"舰船噪声识别","children":[{"title":"舰船噪声识别1-总体框架线谱分析和提取.pdf <span style='color:#111;'> 582.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"舰船噪声识别3—双重谱和平均功率谱的特征提取和模板图.pdf <span style='color:#111;'> 475.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"舰船噪声识别2—线谱稳定性和唯一性.pdf <span style='color:#111;'> 452.40KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"舰船噪声识别4—模糊神经网络识别.pdf <span style='color:#111;'> 474.08KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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