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基于模糊函数的雷达脉内特征提取与分类器设计
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基于模糊函数的雷达脉内特征提取与分类器设计
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 课题及意义背景
第11-12页
1.2 国内外研究历史与现状
第12-15页
1.3 论文主要内容及章节安排
第15-17页
第二章 脉内特征分选系统设计
第17-25页
2.1 引言
第17页
2.2 脉内细微特征分选系统
第17-20页
2.2.1 数据预处理
第17-18页
2.2.2 特征提取
第18-19页
2.2.3 特征优化
第19-20页
2.2.4 分类器设计
第20页
2.3 模糊函数
第20-23页
2.3.1 模糊函数的定义及其表达形式
第21-22页
2.3.2 模糊函数与信号脉内特征的关系
第22-23页
2.4 本章小节
第23-25页
第三章 基于模糊函数的雷达信号分选算法
第25-38页
3.1 引言
第25页
3.2 分数阶傅里叶变换
第25-27页
3.2.1 分数阶傅里叶变换
第25-26页
3.2.2 模糊函数与分数阶自相关的关系
第26-27页
3.3 典型相关分析与核典型相关分析
第27-31页
3.3.1 典型相关分析的数学描述
第28-29页
3.3.2 典型相关分析的求解
第29-30页
3.3.3 核典型相关分析
第30-31页
3.4 切面特征融合
第31-33页
3.5 实验及分析
第33-36页
3.6 本章小结
第36-38页
第四章 基于分数低阶模糊函数的雷达信号分选
第38-51页
4.1 引言
第38页
4.2 a 稳定分布
第38-41页
4.2.1 a 稳定分布模型
第38-40页
4.2.2 广义中心极限定理
第40-41页
4.2.3 a 稳定分布的性质
第41页
4.3 基于分数低阶模糊函数的非高斯噪声信号分选
第41-45页
4.3.1 分数低阶矩
第41-42页
4.3.2 分数低阶协方差
第42页
4.3.3 分数低阶模糊函数
第42-44页
4.3.4 a 稳定分布随机变量的产生
第44-45页
4.4 a 稳定分布噪声信号的分选识别算法
第45页
4.5 实验及分析
第45-49页
4.6 本章小结
第49-51页
第五章 小样本高维数据分类器设计
第51-68页
5.1 引言
第51页
5.2 支持向量机
第51-54页
5.2.1 分类器设计准则
第51-52页
5.2.2 支持向量机
第52-54页
5.3 基于选主元Cholesky分解的原始最小二乘支持向量机
第54-58页
5.3.1 最小二乘支持向量机模型
第54-55页
5.3.2 P‐LSSVM模型
第55-56页
5.3.3 P‐LSSVM解的稀疏性分析
第56-57页
5.3.4 P‐LSSVM的选主元Cholesky分解迭代求解算法
第57-58页
5.4 组合核函数及其系数寻优
第58-59页
5.4.1 RBF与卡方组合核函数
第58-59页
5.4.2 基于遗传算法的组合核函数系数寻优
第59页
5.5 实验及分析
第59-66页
5.6 本章小结
第66-68页
第六章 总结与展望
第68-70页
6.1 本文主要工作与成果
第68-69页
6.2 展望
第69-70页
致谢
第70-72页
参考文献
第72-78页
作者简历
第78页
本篇论文共
78
页,
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。
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