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水聲數(shù)據(jù)中目標(biāo)的不確定性以及各種物質(zhì)的聲納數(shù)據(jù)值的雜合程度，使基于直方圖最大值和直方圖熵的算法都不能很好地解決水聲數(shù)據(jù)分類的問題。為此，提出一種基于直方圖條件熵的分類算法。根據(jù)水聲數(shù)據(jù)的累積直方圖，對(duì)水聲數(shù)據(jù)直方圖進(jìn)行分段，使用條件熵判別式分別計(jì)算出每一個(gè)分段直方圖的最佳特征閾值，賦予其相應(yīng)的不透明度傳遞函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲數(shù)據(jù)的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較好地實(shí)現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的分類，繪制結(jié)果中的疑似目標(biāo)物較清晰，細(xì)節(jié)信息較豐富。
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