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摘要:
针对信号基于特征识别存在特征选择难、维度高的实际问题,文章提出一种利用稀疏滤波优化特征分布的新分类方法.该方法首先设置特征学习参数,其次优化特征矩阵数据分布,最后选择信号特征稀疏分布作为目标特征进行分类识别.仿真对比实验表明:所提方法具有选取信号特征简单、可有效处理高维度输入以及分类识别准确率高的优点.
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文献信息
篇名 基于稀疏滤波的信号识别
来源期刊 电信快报 学科
关键词 信号识别 稀疏滤波 特征分布 特征学习
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 论文选粹
研究方向 页码范围 46-48
页数 3页 分类号
字数 2552字 语种 中文
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1 陈赟 重庆邮电大学移通学院 3 0 0.0 0.0
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信号识别
稀疏滤波
特征分布
特征学习
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电信快报
月刊
1006-1339
31-1273/TN
大16开
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4-208
1964
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