目标分类识别的关键在于对目标分类特征的提取和高品质的目标检测方法的应用。传统的利用单一传感器进行目标信息的采集并对目标进行检测的方法，目标分类能力不强，不能处理现实环境存在的各种情况。本文通过分析声传感器和目标特征提取方法，介绍并比较了各信息融合方法的优缺点，采用神经元网络方法运用于多传感器地面目标检测系统，并最终运用K-NN聚类算法对声信号进行分类，从而较好的实现了对地面目标的检测和分类。

从冲击谱分析的基本原理入手，将冲击谱分析算法的理论和实现途径做出比较分析后采用基于C语言实现了改进的递归数字滤波算法，通过试验验证了算法的正确性，为工程实践中的冲击谱分析提供了一种通用性相对较好的分析手段。