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公开(公告)号：CN114398925B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111661943.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2411
Abstract: 本发明给出了一种基于多特征的舰船辐射噪声样本长度选取方法与系统，包括以不同的样本长度对舰船辐射噪声进行分割，形成不同的舰船辐射噪声样本集；分别对每个所述舰船辐射噪声样本集进行特征提取，所述特征提取包括分别提取多种特征；针对每个所述舰船辐射噪声样本集，将提取出的每种特征分别输入到分类器中进行训练，计算出每种特征对应的识别率；针对每种特征根据其对应的识别率确定样本长度和识别率的关联信息，对每种特征所得到的所述关联信息进行综合判决，从而选取出所需的样本长度。本发明相较于传统的随机选取样本长度的方式，增加了样本携带的信息量，减少后续过程的处理时间。
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公开(公告)号：CN114398925A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111661943.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于多特征的舰船辐射噪声样本长度选取方法与系统，包括以不同的样本长度对舰船辐射噪声进行分割，形成不同的舰船辐射噪声样本集；分别对每个所述舰船辐射噪声样本集进行特征提取，所述特征提取包括分别提取多种特征；针对每个所述舰船辐射噪声样本集，将提取出的每种特征分别输入到分类器中进行训练，计算出每种特征对应的识别率；针对每种特征根据其对应的识别率确定样本长度和识别率的关联信息，对每种特征所得到的所述关联信息进行综合判决，从而选取出所需的样本长度。本发明相较于传统的随机选取样本长度的方式，增加了样本携带的信息量，减少后续过程的处理时间。
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公开(公告)号：CN114201995A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111533148.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于生成对抗网络的舰船辐射噪声增强方法与系统，包括获取一维的舰船辐射噪声信号并对其进行样本分割后得到多个一维信号样本，再对多个一维信号样本按照类型的不同进行分类并标记类型；根据一维信号样本的样本长度构建一维的深度卷积生成对抗网络；将标记类型后的多个一维信号样本输入深度卷积生成对抗网络中进行训练得到识别网络；深度卷积生成对抗网络构建若干生成样本，并利用识别网络对生成样本进行识别，输出能够被识别网络识别出其对应类型的生成样本，并将输出的生成样本作为其对应类型的一维信号样本的增强后的信号样本。本发明扩大了舰船辐射噪声的样本库，提供了充分可靠的样本，很大程度上解决了分类器的过拟合问题。
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