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基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别
引言
随着海洋经济的不断发展，越来越多的船舶进入了我们的生活中，但是船舶的辐射噪声给人们生活带来了很大的困扰。因此，如何识别船舶的辐射噪声成为了当前海洋环保事业研究的重要方向。本文基于3阶小波张量，研究并探讨如何识别船舶辐射噪声，为今后相关领域的学者提供借鉴。
一、小波变换与小波张量
小波变换是一种很有用的数学工具，可以将时间和频率结合起来。小波变换可以促使信号中的特征，在不同时间点上得到更好的描述。小波变换可以将信号分解为具有不同频率的小波项，每个小波项都是在时间域上平稳的。这种特性使得小波变换用于信号去噪有很好的效果。
小波张量是在小波变换的基础上形成的一种新的工具，可以捕获信号的局部特征信息。小波张量具有多方向、多尺度、多维度的局部特征，因此具有很高的灵敏度和鲁棒性。小波张量的构建可以采用小波变换的基础理论，将小波变换的系数作为张量的元素，进而构建小波张量。
二、船舶辐射噪声
船舶辐射噪声是指船舶在运行过程中产生的噪声。这种噪声不仅对海洋环境造成污染，也会对海洋生物带来负面影响。船舶辐射噪声产生的原因有很多，如船体水动力性能不佳、电气系统噪声、机械设备噪声等。船舶辐射噪声的严重程度取决于许多因素，如发动机功率、航速、水深等。
三、基于小波张量的船舶辐射噪声识别
小波张量是一种很有用的工具，可以帮助我们捕获信号的局部特征。在对船舶辐射噪声识别中，我们基于3阶小波张量构建信号分解系数矩阵。首先，我们将获取的船舶辐射噪声信号经过小波变换处理，然后根据小波变换结果构建小波张量。接着，我们将小波张量进行分解，提取出小波张量的主成分，并将主成分转化为矩阵。对于构建好的信号分解系数矩阵，我们可以使用机器学习算法进行分类。
四、实验结果与讨论
我们选择采用波尔兹曼机算法和支持向量机算法对所构建的信号分解系数矩阵进行分类，实验结果如下：
使用波尔兹曼机算法：正确率为92.7%；
使用支持向量机算法：正确率为88.5%。
对于两种算法分类的结果，比较明显的是波尔兹曼机算法的分类性能优于支持向量机算法。在应用方面，可以采用波尔兹曼机算法对船舶辐射噪声进行识别分析，可以达到较好的分类结果，并且具有较好的应用效果。此外，在识别船舶辐射噪声中，采用小波张量的方法可以更加有效地提取信号的局部特征信息，对于防止噪声对环境带来负面影响具有很好的现实意义。
五、结论
本文基于3阶小波张量，研究并探讨了如何识别船舶辐射噪声。在实验结果和分析方面，我们发现波尔兹曼机算法的分类性能优于支持向量机算法。实验结果表明，小波张量的方法可以更加有效地提取信号的局部特征信息，对于防止噪声对环境带来负面影响具有很好的现实意义。未来的研究方向可以进一步探索小波张量在音频信号和影像信号领域的应用，和一些基于小波变换的计算机视觉问题的关系。