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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Na, Young-Nam (Agency for Defense Development, Chinhae) Park, Joung-Soo (Agency for Defense Development, Chinhae) Chang, Duck-Hong (Agency for Defense Development, Chinhae) Kim, Chun-Duck (Pukyong National University)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제17권 제1호
발행연도
1998.1
수록면
54 - 65 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

1998

Simulation and Experiment of Distorted LFM Signals in Shallow Water Environment
Na ,  Young-Nam ,  Ju 외 6명 한국음향학회지 1998.01 학술저널
Classification of Environmentally Distorted Acoustic Signals in Shallow Water Using Neural Networks : Application to Simulated and Measured Signal
Na ,  Young-Nam ,  Pa 외 6명 한국음향학회지 1998.01 학술저널

1997

Neural Network Based Classification of Time-Varying Signals Distorted by Shallow Water Environment
Na ,  Young-Nam ,  Shim 외 5명 한국음향학회 학술발표대회 1997.01 학술대회자료

초록· 키워드

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This study attempts to test the classifying performance of a neural network and thereby examine its applicability to the signals distorted in a shallow water environment. Linear frequency modulated(LFM) signals are simulated by using an acoustic model and also measured through sea experiment. The network is constructed to have three layers and trained on both data sets. To get normalized power spectra as feature vectors, the study considers the three transforms : shot-time Fourier transform (STFT), wavelet transform (WT) and pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD). After trained on the simulated signals over water depth, the network gives over 95% performance with the signal to noise ratio (SNR) being up to-10 dB. Among the transforms, the PWVD presents the best performance particularly in a highly noisy condition. The network performs worse with the summer sound speed profile than with the winter profile. It is also expected to present much different performance by the variation of bottom property. When the network is trained on the measured signals, it gives a little better results than that trained on the simulated data. In conclusion, the simulated signals are successfully applied to training a network, and the trained network performs well in classifying the signals distorted by a surrounding environment and corrupted by noise.

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