基于固有时间尺度分解的信号细微特征识别
为解决无线复杂环境下同型号通信电台发送的信号识别问题,针对传统时频方法处理杂散细微特征存在不足,提出了一种基于固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)的信号细微特征识别方法.首先通过ITD方法将稳态状态下信号分解,计算分量瞬时参数并得到信号的时频谱,然后提取频谱特征作为细微特征,最后使用SVM分类器进行模式训练以实现信号的识别.仿真结果表明,该算法能够解决传统方法的实时性和准确性差等问题,取得较好的识别效果.
信号处理 细微特征 识别方法 固有时间尺度分解 分类器
李学成 段田东 徐文艳 吴素琴
信息工程大学,河南 郑州 450001
国内会议
郑州
中文
570-575
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）