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现代雷达信号分选算法研究的中期报告
本次研究旨在探讨现代雷达信号分选算法，并在中期报告中介绍研究的进展情况和结果。本报告将分为以下几个部分：研究背景、已有研究、研究方法和初步结果。
一、研究背景
随着雷达技术的不断发展，雷达信号的种类和特征也越来越复杂。在雷达信号处理中，信号的分选是其中的一个关键步骤。传统的雷达信号分选算法主要基于信号的频率、幅值、时域特征等进行分类，但是现代雷达信号由于具有高度复杂性、高维度、非线性等特征，这些传统算法在分类精度和稳定性上面遇到了很大的困难。
因此，为了更好地处理现代雷达信号，需要研究新的信号分选算法，以便更准确地确定信号的类型和特征。
二、已有研究
目前，针对现代雷达信号分选算法的研究主要有以下几种方法：
1.基于特征提取的分选方法：先提取信号的一些特征，如时域特征、频域特征等，然后将这些特征作为分类器的输入，利用分类器分类。这种方法在分类速度上比较快，但是在特征提取的过程中会有一些误差，会影响到分类的精度。
2.基于深度学习的分选方法：利用深度学习的方法对信号进行自动特征学习和分类。这种方法可以更好地解决信号特征复杂、维度高等问题，但是需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于小波变换和神经网络的融合方法：将小波变换用于信号的特征提取，然后将提取的特征输入神经网络，进行分类。这种方法结合了小波变换和神经网络的优点，在分类精度和速度上都比较理想。
三、研究方法
本次研究将采用基于小波变换和神经网络的融合方法进行现代雷达信号分选。研究中首先对信号进行小波变换，然后利用特征值表示法表示小波变换的结果，最后将特征值输入神经网络，进行分类。
研究中使用的神经网络主要包括三层：输入层、隐层和输出层。输入层接收特征值，隐层是用于特征提取，输出层是用于分类。
四、初步结果
经过实验，本研究的算法对现代雷达信号进行分类的精度和速度均有很大的提升。同时，该算法对数据量的要求较低，所需训练数据量也较少，具有较好的实际应用价值。
五、结论
本研究采用基于小波变换和神经网络的融合方法进行现代雷达信号分选，初步结果表明该方法在精度和速度上都有较大提升，具有实际应用价值。未来的研究工作将进一步优化算法，并将其应用到更广泛的领域中。