简介：为了更好认识到，鸣回响识别在水下有重重地不平的表面的材料，基于信号的理论，稀少的分解被建议了的一个特征抽象方法。而不是普通拍子频率字典，训练回响样品的集合直接被用作字典认识到回响在L1优化和摘要下面的稀少的分解回响的一种精力特征。包括钴外壳的三种底部材料的实验证明有这个方法的菲希尔分发比边特征并且在小浪领域的单个值分解SVD特征的优异。它无疑意味着那么更好的分类结果在水下底部材料能比其它与建议精力特征被获得二。因为一本字典是可行的，回响的班信息由这字典罐头帮助介绍获得更好的回响特征，回响样品使用了，这被结束因为一本字典是可行的。
Features of underwater echo extraction based on signal sparse decomposition
