基于深度卷积神经网络的水声目标信号时频特征提取和识别

摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

• 作者: 聂瑞祥 牛奕龙 覃德卿 尚永博
• 出处: 《科学与技术》 2020年14期
• 关键词: 深度卷积神经网络 水声目标 信号时频特征 提取 识别
• 分类: [建筑科学][建筑技术科学]