[发明专利]一种基于IMF能量熵与PCA的水下船舰噪声特征提取方法

权利要求书

1.一种基于IMF能量熵与PCA的水下船舰噪声特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，提取船舰噪声信号均值、方差、峰值、偏度时域特征参数，作为时域特征向量，构成时域特征矩阵；

步骤2，采用EMD改进的EEMD方法，将原船舰噪声信号分解，得到IMF分量，并将IMF分量转化为能量特征向量，从而观测自频带能量特征的变化，构成频域特征向量，与步骤1中的时域特征向量共同构成特征矩阵A；

步骤3，利用PCA降维方法对特征矩阵A做降维处理，将高维度的特征矩阵映射到低维度作为新的特征，且尽可能的代表原特征，构成特征矩阵B；

步骤4，训练LSSVM(最小二乘支持向量机)参数，根据风险最小化原则，调整参数γ和核宽度σ，最后将降维后的特征矩阵B向量输入到分类器中，测验分类结果，并与未降维的特征矩阵分类结果进行对比。

2.根据权利要求1所述的一种基于IMF能量熵与PCA的水下船舰噪声特征提取方法，其特征在于：步骤2中，所述EMD方法为经验模态分解，可以将动态信号的本征模态分量(IMF)提取出来；所述EEMD方法是在EMD方法的基础上给信号加入极小幅度白噪声，利用白噪声频谱均衡分布的特点来均衡信号的中断区域，从而去除模式混淆；所述EEMD方法提取的IMF分量的能量熵构成频域特征矩阵，并与步骤1中的时域特征向量构成船舰噪声特征矩阵A，提取更加完整、全面的特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于IMF能量熵与PCA的水下船舰噪声特征提取方法，其特征在于：步骤3中，将提取到的时频域特征矩阵A与PCA相结合，做降维处理，降低数据维度，避免在分类器中发生过拟合现象。