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水聲數(shù)據(jù)中目標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，對水聲數(shù)據(jù)直方圖進行分段，使用條件熵判別式分別計算出每一個分段直方圖的最佳特征閾值，賦予其相應的不透明度傳遞函數(shù)，以實現(xiàn)對水聲數(shù)據(jù)的分類。實驗結果表明，該算法能夠較好地實現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的分類，繪制結果中的疑似目標物較清晰，細節(jié)信息較豐富。
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