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신경회로망을 이용한 수중음향신호의 주파수선 특징 추출
Extraction of frequency line feature of sonar signal using a neural network

하석운    (경상대학교 컴퓨터공학과   ); 이성은    (국방과학연구소   ); 남기곤    (부산대학교 전자공학과   ); 윤태훈    (부산대학교 전자공학과   ); 김재창    (부산대학교 전자공학과   ); 김길철    (동서공업대학교 전자공학과  );
  • 초록

    In passive sonar, the frequency spectrum of a sound radiated by underwater moving targets is composed of a broadband nonuniform background noise and narrowband discrete tonals. To detect the tonals, the background noise is estimated and removed. Using the existing algorithms that estimate the background noise, a week tonals are not detected. Because a freuqency line that is formed by tonals which are being extracted continuously is a feture of the target, we are nessesory to efficiently detect the tonals that compose the frequncy line. In this paper, we propose an efficient neural network that can remove automatically the background and detect the even errl tonals, and we extract the frequency line feature on the spectrogram by the proposed algorithm. The experimental results for a ship's radiated sound show a better performance in comparison with the existing TPM algorithm.


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    9. 2006 "동영상의 유해성 판별을 위한 대표 프레임 선정 기법" 한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences 10 (10): 1822~1828    
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