基于脉冲熵值的雷达信号分区分选方法.pptx
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基于脉冲熵值的雷达信号分区分选方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO脉冲熵值的定义雷达信号分区的原理分区选信号的方法PARTTHREE计算步骤计算公式参数选择PARTFOUR分区方法分区数量确定分区效果评估PARTFIVE选优标准选优算法选优结果评估PARTSIX实验设置实验结果结果分析PARTSEVEN方法优势与局限性对未来研究的建议THANKYOU
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基于自相关函数三维熵的雷达信号分选标题:基于自相关函数三维熵的雷达信号分选摘要:雷达信号分选是雷达信号处理领域中的重要任务之一,在目标检测和识别中扮演着重要的角色。为了提高雷达信号的识别准确性和鲁棒性,本文提出了一种基于自相关函数三维熵的雷达信号分选方法。该方法利用信号的自相关函数计算三维熵来描述信号在三个维度上的分布特征,然后通过阈值判断将目标信号和干扰信号进行分离。通过实验验证,本文方法能够有效地进行雷达信号的分选,并具有较高的准确性和鲁棒性。引言:雷达信号分选是雷达信号处理中一项重要任务,其目的是从
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基于压缩感知的雷达信号分选方法基于压缩感知的雷达信号分选方法摘要:雷达信号的处理是雷达系统中至关重要的一部分。传统的雷达信号处理方法需要大量的采样和计算资源,而且只能对信号进行全采样并进行完整的处理。然而,传统方法存在着采样率较高、计算量大等问题。本文提出一种基于压缩感知的雷达信号分选方法,该方法通过对信号进行稀疏表示,并运用压缩感知理论来实现对信号的高效分选。实验结果表明,所提出的方法在减小采样率和计算量的同时,实现了有效的信号分选。1.前言雷达信号的处理是雷达系统中必不可少的一环。传统的雷达信号处理方
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基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法摘要:本文提出了一种基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法。该方法可以将雷达信号分为不同的类别,并通过相似熵计算出不同类别之间的相似度,从而实现信号的有效分选和分类。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,可用于雷达信号实时处理和快速分类。一、介绍多参雷达是一种在不同频率、极化、方向等参数下采集的雷达信号的组合。由于其具有较强的敏感性和不同参数之间的相关性,因此在信号分选和分类方面具有很高
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基于矩阵二值化的频率捷变雷达信号分选摘要对于频率捷变雷达信号的分类问题,本文提出了一种基于矩阵二值化的分类方法。通过对原始信号进行离散傅里叶变换(DFT)和功率谱密度估计,得到频率特征矩阵。然后将矩阵进行二值化处理,得到二值特征矩阵。最后,采用经典的支持向量机(SVM)算法分类。实验结果表明,该方法在准确率和鲁棒性方面表现出了较好的效果。关键词:频率捷变雷达信号;矩阵二值化;支持向量机;分类1.引言频率捷变雷达是一种新型雷达系统,其能够实现对多个目标的测量和跟踪。由于其具有较高的工作频率,因此可以探测到更