基于典型相关分析的水声特征融合方法研究

摘要

本文利用典型相关分析(canonical correlation analysis,以下简称CCA)可以提取两个随机向量的相关性参数这一特性,研究了使用CCA方法进行水声信号的特征融合.对于2个原始的水声信号特征向量,利用它们的相关性判别函数抽取多个相关性依次降低但又互不关联的系数构成最后的鉴别特征,既达到特征融合,又剔除冗余信息.本文还研究了基于核函数的典型相关分析,以克服传统CCA的线性缺陷.最后通过仿真验证CCA算法的有效性以及KCCA较强的非线性处理能力.