基于聚类算法实现信号盲分类

• 作者: 仇佩亮 姜园 张朝阳 罗智勇
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 非平稳暂态信号 信号分类 K-Means 统计偏差
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2004.01.007

摘要

本文解决了信号处理、工业控制等领域存在的非平稳信号盲分类问题.在聚类中广泛应用的K-Means算法及其它基于中心的聚类算法有两个共同的缺陷-需要预先确定类数目且随机初始化中心引起性能不稳定.本文提出的算法较好地解决了这两个问题,提高了算法稳定性,实现了非平稳信号盲分类.提取非平稳信号的小波系数作为聚类的样本空间,分析聚类结果的统计偏差以估计类的数目,采用调和均值准则进行分类.最后给出的仿真结果表明本文提出的方法较传统的K-Means算法明显降低分类错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗智勇		3	34	2.0	3.0