时频分析在声呐信号处理中的算法应用制造技术

本发明专利技术涉及声呐信号处理技术领域，具体为时频分析在声呐信号处理中的算法应用，包括以下步骤：数据采集和预处理、短时傅里叶变换、时频分析与特征提取、连续小波变换和自适应波束形成。该时频分析在声呐信号处理中的算法应用，通过短时傅里叶变换和连续小波变换能够提供高分辨率的时频表示，能够更详细地揭示信号的时变特征和频谱信息，声呐系统能够获得更加准确和丰富的目标特征信息，有助于提高目标的检测、定位和跟踪的准确性，且连续小波变换能够适应信号的非平稳性，提供更准确的时频分析结果，更好地捕捉信号的时变特征，使声呐系统能够更有效地处理非平稳信号，提高目标探测和成像的准确性。成像的准确性。成像的准确性。

【技术实现步骤摘要】
时频分析在声呐信号处理中的算法应用


[0001]本专利技术涉及声呐信号处理
，具体为时频分析在声呐信号处理中的算法应用。

技术介绍

[0002]声呐信号处理是指对声呐接收到的原始回波信号进行分析和处理的过程，声呐信号处理的目的是从回波信号中提取有用的信息，以实现目标的探测、定位和识别等功能，声呐信号处理的过程涉及到信号处理算法、数字信号处理技术、模式识别和目标跟踪等领域的知识和技术，通过优化声呐信号处理算法和相关参数的选择，可以提高声呐系统的性能和应用效果。
[0003]时频分析是一种信号分析方法，通过同时观察信号的时间域和频域特性，以揭示信号在时间和频率上的变化规律，在传统的信号分析方法中，信号在整个时间段上被视为稳态信号，无法提供关于信号随时间变化的信息，时频分析则克服了这一限制，将信号切分成小时间窗口，并对每个时间窗口内的信号进行频谱分析，通过将频谱分析应用于不同的时间窗口，就可以得到信号在时间和频率上的变化情况。
[0004]声呐信号在通过传统的信号处理进行处理的过程中，对于声呐信号的目标检测和成像准确性有所不足，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.时频分析在声呐信号处理中的算法应用，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据采集和预处理：使用声呐设备对目标区域进行连续扫描，并记录信号数据，使用巴特沃斯滤波器和声呐系统的增益设置，对接收到的原始信号进行预处理，包括滤波和增益调整，以去除噪声和杂波；S2：短时傅里叶变换：将接收到的信号分为多个重叠的时间窗口，对每个时间窗口上的信号进行傅里叶变换，得到时频域信号；S3：时频分析与特征提取：对短时傅里叶变换的结果进行时频分析，分析信号在不同频率和时间上的能量分布，计算时频谱图，并使用伪彩色图像的方式进行可视化展示，根据时频谱图，提取目标的时变特征和频谱信息，包括目标的频率变化和幅度变化；S4：连续小波变换：选择Morlet小波作为基函数，对接收到的信号进行连续小波变换，得到时频域信号，通过分析连续小波变换的结果，提取目标的时变特征和频谱信息；S5：自适应波束形成：声呐系统中的多通道接收机通过加权和组合接收信号，实现自适应波束形成。2.根据权利要求1所述的时频分析在声呐信号处理中的算法应用，其特征在于，所述步骤S1中，假设采集到的原始声呐信号为x(n)，其中n表示采样点的索引，巴特沃斯滤波器的传递函数为H(z)，满足巴特沃斯检测条件，截止频率为f0，滤波后的信号为x_filtered(n)，并根据声呐系统的增益设置，对x_filtered(n)进行增益调整，得到调整后的信号x_adjusted(n)，其巴特沃斯滤波器滤波公式为：x_filtered(n)=H(z)*x(n)增益调整公式为：x_adjusted(n)=G*x_filtered(n)其中“G”表示增益参数，用于调整信号的幅度；进而，将数据采集和预处理的过程用以下公式表达：x_adjusted(n)=G*(H(z)*x(n))。3.根据权利要求1所述的时频分析在声呐信号处理中的算法应用，其特征在于，所述步骤S2中，对接收到的信号—x_adjusted(n)，进行短时傅里叶变换（STFT），使用“时窗函数w(n)”，并假设每个窗口的长度为N，则每个时间窗口的信号为：x_win(n)=x_adjusted(n)*w(n)其中“*”表示逐点相乘，而短时傅里叶变换用以下公式表达：X_win(k,m)=FFT(x_win(n,m))其中“X_win(k,m)”表示第m个时间窗口中第k个频率点的频域信号，FFT表示快速傅里叶变换，“x_win(n,m)”表示第m个时间窗口的信号。4.根据权利要求3所述的时频分析在声呐信号处理中的算法应用...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙锋，金丽玲，何春良，李永恒，范勇刚，王砚梅，沈文彦，王源，
申请(专利权)人：海底鹰深海科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：