基于深度学习方法的水下声音目标识别研究



基于深度学习方法的水下声音目标识别研究

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基于深度学习方法的水下声音目标识别研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 国内外研究历史及现状	第12-16页
1.2.1 基于傅里叶变换的频谱分析	第13-14页
1.2.2 时频分析方法	第14-15页
1.2.3 其他方法	第15-16页
1.3 语音识别的深度学习方法	第16-20页
1.3.1 深度学习简介	第16-18页
1.3.2 语音识别的发展	第18-20页
1.4 本文研究内容安排	第20-21页
第2章传统方法的特征提取和分类器设计	第21-33页
2.1 预处理	第21-23页
2.1.1 预加重	第21-22页
2.1.2 信号分帧和加窗	第22-23页
2.2 特征提取	第23-27页
2.2.1 梅尔倒谱系数（MFCC）	第23-24页
2.2.2 希尔伯特黄变换（HHT）	第24-27页
2.3 分类器设计	第27-32页
2.3.1 支持向量机（SVM）	第27-31页
2.3.2 极限学习机（ELM）	第31-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第3章基于深度卷积神经网络的水下声音信号特征提取	第33-53页
3.1 深度卷积神经网络（CNN）	第33-38页
3.1.1 局部连接与权值共享	第34-35页
3.1.2 构建深度卷积网络输入特征	第35页
3.1.3 卷积层	第35-38页
3.1.4 池化层	第38页
3.2 卷积神经网络的训练	第38-42页
3.2.1 反向传播算法	第39-40页
3.2.2 卷积层的梯度计算	第40-41页
3.2.3 池化层的梯度计算	第41-42页
3.3 实验及结果分析	第42-50页
3.3.1 数据集及输入准备	第42-46页
3.3.2 对比实验	第46-50页
3.4 本章小结	第50-53页
第4章基于深度递归神经网络的水下声音特征提取	第53-71页
4.1 递归神经网络（RNN）	第53-62页
4.1.1 原生递归神经网络（RNN）	第54-56页
4.1.2 长短时记忆模型（LSTM）	第56-62页
4.2 递归神经网络的训练	第62-65页
4.2.1 RNN的沿时反向传播算法	第62-64页
4.2.2 LSTM的训练方法	第64-65页
4.3 实验及结果分析	第65-67页
4.3.1 数据集和实验环境	第65页
4.3.2 对比试验	第65-67页
4.4 本章小结	第67-71页
结论	第71-73页
参考文献	第73-79页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第79-81页
致谢	第81页

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