ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用

采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率.     

基于局域判别基空间能量的特征提取

针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

多小波包频带能量的煤岩界面识别方法

针对通过对伽马射线进行监测煤岩识别易受煤中夹杂物干扰和地质条件的限制的缺点,提出利用滚筒截割力响应来进行煤岩识别,但滚筒截割力响应受到煤炭破裂形式及其工作环境的影响而表现出多种形态,基于单一小波基的小波包分析难于处理这样的多态问题.引入了具有多个小波基函数的多小波来匹配煤岩响应特征信号,采用多小波频带能量提取煤岩特征建立特征库,通过相似物理模拟试验,表明多小波频带能量在煤岩特征提取总体上要优于传统的小波包分析,最后利用支持向量机实现煤岩特征的识别.     

基于最佳小波包分解的语音信号特征提取

文章提出并论述了基于最佳小波包分解的语音信号特征提取的方法,介绍了小波包分解的原理及其实现过程,利用代价函数中的对数熵求取最佳小波包基,并采用类似MFCC提取的过程得到识别语音信号特征的WPTC参数,通过对语音信号特征和识别的两组实验证明文章提出特征提取方法的有效性。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

基于小波变换的语音信号的特征提取

本文将小波变换用于语音信号目标特征的提取,利用小波变换对语音目标进行小波包分解后提取各频带内的能量特征作为特征向量。实验表明,小波变换使信号的频率特征得到增强,且压缩了特征空间的维数,具有很好的语音信号分类效果。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

雷达回波的奇异性检测及目标识别

讨论了信号中奇异性的测度——Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数，分析了子波变换与Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的内在联系，给出了使用子波变换计算信号的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的方法以及Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数在实际应用中的物理背景和意义。结合Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数及其检测方法，对三类飞机的雷达回波数据进行了实验模拟。通过计算回波波元的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数来构造特征向量，并使用人工神经网络进行分类识别，给出识别的模拟结果。结果表明检测雷达回波波元的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数进行雷达目标识别是一个有效的尝试。     

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。     

小波神经网络的毫米波雷达目标一维距离像识别

将小波变换和反向传播神经网络理论结合，设计一种小波神经网络结构。由于小波变换在时间和频率空间所具有良好的定位特性，使小波神经网络可对输入输出数据进行多分辨的学习训练。介绍神经网络的数学框架和该网络的学习算法。根据毫米法频率步进雷达目标一维距离像所给出的信息，将所提出的小波神经网络用于3种实际雷达目标的识别。实验结果表明，小波神经网络收敛速度快、识别率高。     

融合全局与局部特征的UWB雷达人体动作识别算法

为了消除雷达信号中杂波和噪声对人体动作识别的干扰,提高小样本数据下动作识别的精度,在去除杂波及噪声干扰的基础上,提出一种融合全局与局部特征的超宽带（ultra-wideband,UWB）雷达人体动作识别算法。用动目标指示（moving target indication,MTI）结合自适应中值滤波对雷达原始回波信号进行预处理,再对人体动作的雷达二维特征图像利用主成分分析（principal component analysis,PCA）提取主要分量作为全局特征表征,并用二维离散小波变换（2D discrete wavelet transform,2D-DWT）结合奇异值分解（singular value decomposition,SVD）获取特征图像在不同方向与尺度划分下动作的局部特征表征,并将全局与局部特征进行串联融合;根据融合特征,在网格搜索算法（grid search,GS）优化的支持向量机（support vector machines,SVM）模型中实现人体动作的识别分类。实验结果表明,该算法能有效获取雷达信号中的人体动作信息,平均识别准确率为95.63%,具有良好的识别性能。     

EEG Signal Denoising and Feature Extraction Using Wavelet Transform in Brain Computer Interface

Electroencephalogram (EEG) signal preprocessing is one of the most important techniques in brain computer interface (BCI). The target is to increase signal-to-noise ratio and make it more favorable for feature extraction and pattern recognition. Wavelet transform is a method of multi-resolution time-frequency analysis, it can decompose the mixed signals which consist of different frequencies into different frequency band. EEG signal is analyzed and denoised using wavelet transform. Moreover, wavelet transform can be used for EEG feature extraction. The energies of specific sub-bands and corresponding decomposition coefficients which have maximal separability according to the Fisher distance criterion are selected as features. The eigenvector for classification is obtained by combining the effective features from different channels. The performance is evaluated by separability and pattern recognition accuracy using the data set of BCI 2003 Competition, the final classification results have proved the effectiveness of this technology for EEG denoising and feature extraction.     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法，在理论上对该识别方法进行了详细地推导，并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则；最后，通过计算机模拟，给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型，在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看，此识别方法效果良好。     

基于小波域中心矩特征的SAR图像识别

为克服合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像的方位敏感性和平移敏感性给识别带来的困难, 提出一种基于二维离散小波变换与中心矩特征提取的SAR图像目标识别方法。该方法通过对图像的二维离散小波分解提取低频子带图像, 同时提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量, 利用支持向量机进行目标分类和识别。实验结果表明, 该方法在有效抑制噪声的情况下, 很好地克服了SAR图像对目标方位的敏感性, 在减少计算量的同时具有较高的识别率。     

基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

小波包基的一种选择方法

小波包库包含了很多小波包基，这些基能够处理信号的不同分量。因此，选择合适的小波包基，就可以提取信号的特征。在遗传算法和散度分类准则的基础上，提出了小波包基的选择方法，并且给出了实例。通过实例验证，本文提出的方法是可行的。