基于密度聚类与SVM的非法广播信号识别研究

• 作者: 王朝卫
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非法广播 聚类算法 信号识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: TN97
• 字数: 3147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.01.023

摘要

针对非法广播信号的危害,以及传统人工检测效率低的问题,提出一种基于密度聚类与SVM的信号识别模型.首先,采用标准欧式距离对特征信号进行提取;其次,以聚类样本为基础,采用SVM分类器对信号分类;最后,以青海广播电视局中波台整点时刻前后300帧的数据为样本,以静音信号作为评价指标,对信号进行识别.结果 表明,在正常信号中加入非法信号后,频谱中有少量的静音信号,且SVM训练时间和识别正确率都要优于传统算法.

作者信息

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1	王朝卫		1	0	0.0	0.0