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1.
针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。 相似文献
2.
模糊划分有效性函数的构建与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究. 相似文献
3.
讨论了熵概念深化、泛化的过程及广义熵在科研和实践中的应用,分析了熵外延的一般方法与内涵。 相似文献
4.
基于信息熵供应链评价指标约简的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文在分析供应链评价指标体系的基础上,采用信息熵的供应链评价指标体系约简方法,建立了基于熵的指标约简模型,并且对供应链评价指标进行了约简,约简掉了5个冗余的指标,证明了该方法的有效性。 相似文献
5.
6.
7.
老年痴呆患者的EEG信息熵比较分析 总被引:1,自引:0,他引:1
运用非线性动力学方法比较分析了老年痴呆(AD)患者与同龄正常人的脑电(EEG)信息熵特征,初步表明AD患者头皮各导联处EEG信号的信息熵均显著低于同龄正常人的相应值,下降的相对幅值达22%以上,研究结果提示,可考虑试用信息熵作为AD临床诊断的特异性指标,信息熵在生物医学工程,尤其在临床医学工程中具有潜在的重要的应用价值,值得进一步深入研究。 相似文献
8.
在适当的矩条件下。证明了两样本对称统计量的Berry—ESseen定理.作为该定理的推论。还得到了广义U-统计量正态逼近的速度. 相似文献
9.
提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 . 相似文献
10.
混合样本检验法是预防医学中常用的方法,通过建立数学期望模型,可以在定量分析中减少检测次数,达到减少工作量,提高工作效率的目的。 相似文献