基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别.docx 立即下载
2024-12-07
约1.2千字
约2页
0
10KB
举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别.docx

基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别.docx

预览

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

5 金币

下载文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

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。
查看更多
单篇购买
VIP会员(1亿+VIP文档免费下)

扫码即表示接受《下载须知》

基于3阶小波张量的船舶辐射噪声识别

文档大小:10KB

限时特价:扫码查看

• 请登录后再进行扫码购买
• 使用微信/支付宝扫码注册及付费下载,详阅 用户协议 隐私政策
• 如已在其他页面进行付款,请刷新当前页面重试
• 付费购买成功后,此文档可永久免费下载
全场最划算
12个月
199.0
¥360.0
限时特惠
3个月
69.9
¥90.0
新人专享
1个月
19.9
¥30.0
24个月
398.0
¥720.0
6个月会员
139.9
¥180.0

6亿VIP文档任选,共次下载特权。

已优惠

微信/支付宝扫码完成支付,可开具发票

VIP尽享专属权益

VIP文档免费下载

赠送VIP文档免费下载次数

阅读免打扰

去除文档详情页间广告

专属身份标识

尊贵的VIP专属身份标识

高级客服

一对一高级客服服务

多端互通

电脑端/手机端权益通用