扬州噪音检测上门 CMA机构出具法律效力报告

船舶噪声分析是水声遥感研究的一个关键领域，因为它在识别船舶方向、类型甚至特定船舶身份方面具有实际意义。然而，数据的有限性给开发准确的船舶噪声分类模型带来了挑战。

以往的研究主要集中在小样本学习方法上，导致网络结构复杂。尽管如此，水下机器人的计算能力通常有限，因此开发更简单的识别网络至关重要。在本文中，我们通过引入正激励噪声来解决数据稀缺问题。

我们提出了一种基于 CNN 的水声信号识别方法，该方法使用简单的网络结构作为后端决策系统，实现了与之前的研究相当或更好的性能。我们使用添加噪声的数据集描述特征提取过程，并比较各种特征的性能。

此外，我们将我们提出的方法与以前的研究进行了比较。实验结果表明，简单的神经网络可以实现高性能和出色的泛化性，而不需要对抗性学习模型等复杂的网络结构。