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K-均值聚类与SVM结合的地空通信干扰识别方法
被引量：
3
1
作者
张自豪
马方立
裴峥
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第6期420-424,共5页
通过对设置在不同地形的监测设备所采集的地空通信信号研究发现,其音频信号可作为识别地空通信干扰信号的研究对象,但音频信号特征通常是基于短时间域上的,无法直接应用在识别过程中。故提出利用K-均值聚类算法构建地空通信干扰音频信...
通过对设置在不同地形的监测设备所采集的地空通信信号研究发现,其音频信号可作为识别地空通信干扰信号的研究对象,但音频信号特征通常是基于短时间域上的,无法直接应用在识别过程中。故提出利用K-均值聚类算法构建地空通信干扰音频信号的特征集合,并将通过遍历选择参数的支持向量机作为分类器用于地空通信干扰音频信号识别。实验表明,该方法可以很好地表现出音频信号的统计特性,快速、高效地识别出不同的地空通信干扰信号。
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关键词
地空通信音频信号
K-均值聚类算法
支持向量机
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职称材料
题名
K-均值聚类与SVM结合的地空通信干扰识别方法
被引量：
3
1
作者
张自豪
马方立
裴峥
机构
西华大学无线电管理技术研究中心
四川省无线电监测站
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第6期420-424,共5页
基金
国家自然科学基金(61175055)
四川省科技支撑项目(2013GXZ0155)
西华大学创新基金(ycjj2014038)
文摘
通过对设置在不同地形的监测设备所采集的地空通信信号研究发现,其音频信号可作为识别地空通信干扰信号的研究对象,但音频信号特征通常是基于短时间域上的,无法直接应用在识别过程中。故提出利用K-均值聚类算法构建地空通信干扰音频信号的特征集合,并将通过遍历选择参数的支持向量机作为分类器用于地空通信干扰音频信号识别。实验表明,该方法可以很好地表现出音频信号的统计特性,快速、高效地识别出不同的地空通信干扰信号。
关键词
地空通信音频信号
K-均值聚类算法
支持向量机
Keywords
ground-to-air
communication audio signal
K-means clustering algorithm
support vector machine
分类号
TU7 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
K-均值聚类与SVM结合的地空通信干扰识别方法
张自豪
马方立
裴峥
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
3
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参考文献
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