基于声学回波形状函数对球形物体的分类
机器学习
2019-10-21 v1 机器学习
信号处理
应用统计
摘要
识别物体的一种方法是研究回波在与目标相互作用过程中如何被塑造。宽带声纳允许研究大频率范围内的能量分布。频率分布包含关于物体的信息,包括其内部结构。该信息是自动识别的关键。目标散射可由其形状函数(Form Function)定量描述。形状函数可基于初始脉冲、反射脉冲的数据以及脉冲传播介质的参数计算。本工作中,球形物体根据其填充材料——水或空气——进行分类。我们将研究限于浸没于水中的双层球形目标。形状函数被用作描述符并输入神经网络分类器多层感知机(MLP)。该分类器的性能与支持向量机(SVM)进行比较,并将形状函数描述符与回波的时频表示进行对比考察。
引用
@article{arxiv.1910.08501,
title = {Classification of spherical objects based on the form function of acoustic echoes},
author = {Mariia Dmitrieva and Keith E. Brown and Gary J. Heald and David M. Lane},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.08501},
year = {2019}
}