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雷达信号分选方法研究
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雷达信号分选方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
　　1.1 发展背景第16-18页
　　1.2 国内外研究现状第18-20页
　　　　1.2.1 基于脉间特征挖掘第18-19页
　　　　1.2.2 基于脉内特征挖掘第19-20页
　　1.3 论文主要工作和结构安排第20-22页
第二章 雷达信号传统分选算法模型第22-32页
　　2.1 已知雷达信号预分选算法第22-23页
　　2.2 未知雷达信号预分选算法第23页
　　2.3 已知雷达信号主分选算法第23-24页
　　2.4 未知雷达信号主分选算法第24-31页
　　　　2.4.1 统计直方图分选算法第24-25页
　　　　2.4.2 累积直方图分选算法第25-26页
　　　　2.4.3 序列差直方图分选算法第26-27页
　　　　2.4.4 PRI变换法第27-29页
　　　　2.4.5 修正PRI变换法第29-31页
　　2.5 本章小结第31-32页
第三章 基于实测数据对传统分选模型的改进和应用第32-44页
　　3.1 对传统分选算法模型的局部改进第32页
　　3.2 未知雷达信号的聚类分选第32-34页
　　3.3 PRI分选结果合并处理技术第34-36页
　　3.4 实测数据分选步骤第36-38页
　　3.5 实测数据实验结果分析第38-43页
　　　　3.5.1 实测数据1实验结果分析第38-40页
　　　　3.5.2 实测数据2实验结果分析第40-41页
　　　　3.5.3 实测数据3实验结果分析第41-43页
　　3.6 本章小结第43-44页
第四章 雷达信号脉内特征提取第44-62页
　　4.1 相像系数特征第44-49页
　　　　4.1.1 相像系数第44-45页
　　　　4.1.2 特征提取算法第45-46页
　　　　4.1.3 仿真数据实验与分析第46-48页
　　　　4.1.4 实测数据实验与分析第48-49页
　　4.2 信号时频域模糊函数特征第49-56页
　　　　4.2.1 模糊函数特征提取第49-51页
　　　　4.2.2 小波包变换特征提取第51-53页
　　　　4.2.3 仿真数据实验与分析第53-54页
　　　　4.2.4 实测数据实验与分析第54-56页
　　4.3 信号变换域双谱特征第56-60页
　　　　4.3.1 信号特征提取原理第56-58页
　　　　4.3.2 围线积分双谱以及二次特征提取第58-59页
　　　　4.3.3 实测数据实验与分析第59-60页
　　4.4 本章小结第60-62页
第五章 基于聚类的雷达信号预分选第62-82页
　　5.1 基于模糊C均值聚类的预分选第62-63页
　　5.2 基于支持向量聚类的预分选第63-70页
　　　　5.2.1 统计学习理论第63-67页
　　　　5.2.2 支持向量聚类算法第67-70页
　　5.3 基于实测数据的模糊c均值聚类第70-77页
　　　　5.3.1 基于实测数据的脉间参数模糊c均值聚类第70-73页
　　　　5.3.2 基于实测数据脉内特征参数的模糊c均值聚类第73-77页
　　5.4 基于实测数据的支持向量聚类第77-80页
　　　　5.4.1 基于实测数据脉间参数的支持向量聚类第77-78页
　　　　5.4.2 基于实测数据脉内参数的支持向量聚类第78-80页
　　5.5 本章小结第80-82页
第六章 总结与展望第82-84页
　　6.1 总结第82页
　　6.2 展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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