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摘要:
针对宽带范围内未知频率、幅度和相位的小信号检测,提出了一种改进的K均值聚类算法,传统的聚类法只以某一特征参数作为聚类依据,不能体现类内各样本间两个或多个参数的相似度;改进的聚类法按频点谱密度进行网格划分,并根据每个网格的直方图峰值确定类的数目和类心;按最小欧氏距离原则时网格内各频点以频率为特征参数进行分类,分类后的网格内子类在谱密度和频率两个参数上都具有一定的相似性.把待测信息和样本信息的子类进行比较,从而获得与小信号特征值一致的新子类,试验结果表明这种改进的K均值聚类法在复杂环境下能有效识别宽带内未知频率小信号.
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文献信息
篇名 基于聚类的未知频率小信号检测
来源期刊 仪表技术与传感器 学科 工学
关键词 隶属度 直方图 K均值聚类
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 80-82,85
页数 分类号 TP391.4
字数 3168字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-1841.2012.06.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨晓非 华中科技大学电子技术与科学系 69 652 12.0 24.0
2 王洁芸 4 26 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
隶属度
直方图
K均值聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪表技术与传感器
月刊
1002-1841
21-1154/TH
大16开
沈阳市大东区北海街242号
8-69
1964
chi
出版文献量(篇)
7929
总下载数(次)
16
总被引数(次)
49345
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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