本文提出一种基于奇异值熵的固有模态函数筛选重组方法，将经验模态分解得到的固有模态函数经过信息熵计算筛选，去除低信噪比信号中具有较高能量的环境噪声，提升舰船辐射噪声特征的信噪比，从而一定程度上改善对舰船目标的远距离识别效果。实验结果表明，经过信息熵筛选后的固有模态函数重构信号明显突出了舰船辐射噪声信号的原有特征，可有效提高对远距离目标的识别率。
This paper proposes a method for screening and recombination of intrinsic mode functions based on singular value entropy. The intrinsic mode functions obtained from empirical mode decomposition are filtered through information entropy calculations to remove high-energy environmental noise in low signal-to-noise ratio signals, and improve The signal-to-noise ratio of the ship's radiation noise characteristics can improve the long-distance recognition of ship targets to a certain extent. The experimental results show that the inherent modal function reconstructed signal after information entropy screening clearly highlights the original characteristics of the ship's radiated noise signal, which can effectively improve the recognition rate of long-distance targets.
2022,44(18): 155-158 收稿日期：2021-10-20
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.18.032
分类号：TN911.7
作者简介：叶博源(1997-),男,硕士研究生,研究方向为水声信号与信息处理
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