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汇报人:目录PARTONEPARTTWO支持向量机简介SVM分类器工作原理SVM分类器在信号识别中的应用优势:-高效:能够快速准确地分类数据-鲁棒性:对噪声和异常值不敏感-泛化能力强:能够处理非线性问题 -高效:能够快速准确地分类数据 -鲁棒性:对噪声和异常值不敏感 -泛化能力强:能够处理非线性问题 局限:-计算复杂度高:需要大量的计算资源-对参数敏感:参数选择不当可能导致分类效果不佳-难以处理大规模数据:当数据量非常大时,SVM分类器的效率会降低 -计算复杂度高:需要大量的计算资源 -对参数敏感:参数选择不当可能导致分类效果不佳 -难以处理大规模数据:当数据量非常大时,SVM分类器的效率会降低PARTTHREE受电弓振动干扰信号来源受电弓振动干扰信号特征分析受电弓振动干扰信号对列车运行的影响受电弓振动干扰信号的采集与处理PARTFOURSVM分类器参数选择与优化特征提取与选择训练集与测试集划分模型训练与测试模型评估与优化PARTFIVE实验数据来源与预处理实验结果展示结果分析与其他方法的比较PARTSIX基于SVM分类器的受电弓振动干扰信号识别系统设计系统实现与应用案例技术发展前景与挑战THANKYOU