The time-frequency analysis of magnetic signals, generated by ferromagnetic objects, is used to extract a robust discriminan t
parameter set for their classification . After the feature selection phase, an extensive study is performed in order to validate th e
most appropriate classifier structure, in terms of the correct classification rate and the generalization ability . The K-NN Famil y
and the neural networks based classifiers are the candidates we are working with . The Fuzzy-logic contribution and the neura l
networks capabilities are highlighted by means of a large number of test vectors and for a significative S/N ratio range.L'analyse temps-fréquence des signaux magnétiques, générés par des objets ferromagnétiques sous-marins, est utilisée afin de trouver un ensemble de paramètres discriminants pour leur classification. Après l'étape de sélection de caractéristiques, une étude étendue est menée pour comparer différentes structures de classifieurs, en fonction du taux moyen de bonne classification et de la capacité de généralisation. Les vertus de la logique floue, intégrée dans les classifieurs de la famille des K plus proches voisins (K-NN), et des classifieurs à base de réseaux de neurones sont mises en évidence au moyen d'un grand nombre de vecteurs de test et à une plage significative de variation pour le rapport S/B
