《表9 BP神经网络对水声信道补偿后信号的分类结果》

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《基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法》

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在本部分，通过虚拟时间反转镜技术对水声信道的影响进行了补偿[16]。经过虚拟时间反转镜补偿后的4类水声信号按照图3所述实验过程再次进行实验。其中，在估计每一个实验信号样本时频变化轮廓Se过程中，由于信号在时间上被压缩聚焦，左右两端信号幅值明显减小，为减小两端低幅值信号对拟合效果的影响，将低于信号最大幅值1/5的两端信号对应的Se（i）值舍去，只保留中间时间段内对应幅值较大的Se（i）进行时频曲线拟合。表9和表10分别列出了BP神经网络和SVM分类器混淆矩阵的平均值和平均分类正确率。