智能信號分類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、對非平穩(wěn)信號的識別和分類是當前智能信號處理領域的重要研究課題.時頻分析和小波變換是處理非平穩(wěn)信號的強大工具和有效方法,支撐矢量機是統(tǒng)計學習理論全新的分類學習算法.本文針對非平穩(wěn)信號分類問題,研究了三個領域的關鍵技術和方法,并重點研究探討了它們之間的相互結合與應用.論文的主要內容包括:基于非平穩(wěn)信號分類的二次時頻分布核函數(shù)的設計準則研究;基于信號分類的最優(yōu)小波包基的選擇,小波包變換下信號的特征提取和分類研究;支撐矢量算法用于信號分類的改進

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