【摘 要】
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为了提高信号分类的准确度,提出了一种基于连续小波变换和全局-局部特征提取的信号分类算法.首先,对信号进行小波变换,生成时域-频域系数矩阵.然后,提出了一种全局-局部特征
【基金项目】
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The National Key Technology R&D Program (No.2012BAH15B00), t e Scientific Innovation Reseach of College Gaduatesin Jiangsu Province (No. K Y X 150076).
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为了提高信号分类的准确度,提出了一种基于连续小波变换和全局-局部特征提取的信号分类算法.首先,对信号进行小波变换,生成时域-频域系数矩阵.然后,提出了一种全局-局部特征提取算法,该算法可以有效地提取时域-频域系数矩阵的特征信息.最后,使用支持向量机分析方法提取到的特征信息,输出分类结果.仿真结果表明,在信噪比为-3dB的高斯白噪声环境下,所提出的信号分类算法对EBPSK信号分类的误码率为1.3xl〇-5,该误码率比基于支持向量机的信号分类算法低24倍,同时,使用全局-局部特征提取算法的误码率比仅使用全局特
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