国家科技支撑计划(2008BAC50B02)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 相关作者：吕连港王辉武高大治刘进忠许肖梅更多>>
- 相关机构：国家海洋局第一海洋研究所海洋环境科学和数值模拟国家海洋局重点实验室中国海洋大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法被引量：1
- 2012年
- 分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.
- 朱兆彤邹哲光许肖梅陶毅吕连港
- 关键词：BP神经网络
- 浅地层剖面仪的测量模拟被引量：3
- 2011年
- 为获取声传播环境数据,实验中开展了水文调查和浅地层剖面仪的观测。由于声传播实验发射信号频率与接收船上的浅地层剖面仪信号频率接近,因此声传播实验信号在浅地层剖面仪测量图中产生了斜条纹。利用实验中水听器测量的信号模拟浅地层剖面仪的测量,解释了浅地层剖面仪测量图像中斜条纹的形成,并通过控制声传播实验信号的发射周期和时间模拟条纹的几种形式。
- 吕连港高大治刘进忠王辉武
- 关键词：浅地层剖面仪声传播
