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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,点击这进入下载页面
 
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