PG-EAM - Graduate Program in Aeronautical and Mechanical Engineering
PT EN
Master's Dissertation 2011

Classificação de navios por tons característicos de seus sinais acústicos pelo emprego de support vector machine

Author

Mikey da Silva Neto

Advisor

  • Advisor Rodrigo Arnaldo Scarpel

Concentration Area

Produção

Defense Date

07/12/2011

Thesis Number

61875

Abstract

A classificação de sinais acústicos é de importância fundamental para as unidades navais e aeronavais, tanto navios e essencialmente submarinos, quanto para aeronaves com capacidade antissubmarino (P-3AM, da FAB). Neste contexto, empregou-se o método de Support Vector Machine (SVM) para realizar a classificação dos navios, com base na análise de tons característicos produzidos pelos seus sinais acústicos. Comparando os resultados decorrentes do uso de Redes Neurais Artificiais aos obtidos com uso do SVM, concluiu-se que este segundo método gerou um aumento de performance no classificador em função das características extraídas dos tons. Contudo os tempos computacionais foram considerados elevados, razão porque há a necessidade de maiores investigações para adequar o emprego do SVM em um ambiente operacional.

Keywords

Máquinas de vetores-suporte Processamento de sinais acústicos Classificação de padrões Sonar Pesquisa operacional Matemática