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基于Wavelet-CNN的電磁炮過(guò)靶信號識別方法
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中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院

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Wavelet-CNN-based Identification Method For Electromagnetic Gun Over-target Signals
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    摘要:

    電磁炮測試中,炮口產(chǎn)生強烈的火光信號以及振動(dòng)等噪聲,會(huì )嚴重干擾電樞特征信號的識別處理。為了提升對電樞信號的自動(dòng)識別率,提出了一種基于小波變換和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolutional Neural Network,CNN)相結合的電樞信號識別方法。首先,利用小波變換對過(guò)靶信號進(jìn)行小波閾值去噪,進(jìn)而重構信號。其次,利用CNN提取信號的深層次特征,通過(guò)CNN的全連接層輸出信號的分類(lèi)結果。最后,當輸入信號為電樞信號時(shí),對其作最大值檢測獲取電樞信號的特征點(diǎn)。實(shí)驗結果表明,本文所提方法對比傳統小波閾值濾波法在特征點(diǎn)自動(dòng)拾取準確率上提升了5.88%。該算法對電磁炮電樞過(guò)靶信號的濾波、識別具有一定的參考意義。

    Abstract:

    In electromagnetic gun testing, the muzzle generates strong fire signals and noise such as vibration, which can seriously interfere with the recognition processing of armature feature signals. In order to improve the automatic recognition rate of armature signals, an armature signal recognition method based on the combination of wavelet transform and Convolutional Neural Network (CNN) is proposed. Firstly, wavelet transform is used to denoise the over-target signal with wavelet threshold, and then reconstruct the signal. Secondly, the deep features of the signal are extracted using CNN, and the classification results of the signal are output through the fully connected layer of CNN. Finally, when the input signal is an armature signal, the maximum detection is performed to obtain the feature points of the armature signal. The experimental results show that the proposed method improves 5.88% in feature point automatic picking accuracy compared with the traditional wavelet threshold filtering method. The algorithm has certain reference significance for the filtering and identification of electromagnetic gun armature over-target signals.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

田霖浩,楊俊,郭昊琰.基于Wavelet-CNN的電磁炮過(guò)靶信號識別方法計算機測量與控制[J].,2023,31(4):161-166.

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  • 收稿日期:2022-12-14
  • 最后修改日期:2023-01-30
  • 錄用日期:2023-01-31
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-04-24
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