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基于时频分析的雷达辐射源信号识别技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 表目录 | 第6-7页 | | 图目录 | 第7-9页 | | 摘要 | 第9-11页 | | ABSTRACT | 第11-12页 | | 第一章 绪论 | 第13-20页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 | | 1.2 研究现状分析 | 第15-18页 | | 1.2.1 雷达辐射源信号常规特征参数研究现状 | 第15-16页 | | 1.2.2 雷达辐射源信号脉内特征研究现状 | 第16-18页 | | 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第18-20页 | | 第二章 雷达辐射源信号时频分析 | 第20-33页 | | 2.1 引言 | 第20页 | | 2.2 时频分析概述 | 第20-25页 | | 2.2.1 短时傅里叶变换 | 第21页 | | 2.2.2 Wigner-Ville时频分布 | 第21-23页 | | 2.2.3 Cohen类时频分布 | 第23-24页 | | 2.2.4 重排类时频分布 | 第24-25页 | | 2.3 雷达辐射源信号调制特征分析 | 第25-32页 | | 2.4 本章小结 | 第32-33页 | | 第三章 雷达辐射源信号时频分布Rényi熵特征提取 | 第33-42页 | | 3.1 引言 | 第33页 | | 3.2 时频分布Rényi熵 | 第33-35页 | | 3.3 支持向量机分类器 | 第35-39页 | | 3.3.1 结构风险最小化 | 第36-37页 | | 3.3.2 支持向量机分类器原理 | 第37-39页 | | 3.4 时频分布Rényi熵特征识别性能实验及结果分析 | 第39-41页 | | 3.5 本章小结 | 第41-42页 | | 第四章 雷达辐射源信号时频图像特征提取 | 第42-57页 | | 4.1 引言 | 第42页 | | 4.2 时频图像形状特征提取 | 第42-48页 | | 4.2.1 时频图像预处理 | 第43-45页 | | 4.2.2 中心矩特征 | 第45页 | | 4.2.3 伪Zernike矩特征 | 第45-46页 | | 4.2.4 时频图像形状特征识别性能实验及结果分析 | 第46-48页 | | 4.3 时频图像LBP纹理特征提取 | 第48-55页 | | 4.3.1 时频图像预处理 | 第49页 | | 4.3.2 LBP纹理描述子 | 第49-51页 | | 4.3.3 时频图像LBP纹理特征识别性能实验及结果分析 | 第51-55页 | | 4.4 本章小结 | 第55-57页 | | 第五章 雷达辐射源信号瞬时频率估计 | 第57-70页 | | 5.1 引言 | 第57-58页 | | 5.2 基于改进时频峰值检测的IF估计方法 | 第58-63页 | | 5.2.1 改进的时频分析方法 | 第58-59页 | | 5.2.2 基于交叉置信区间的瞬时频率估计 | 第59-61页 | | 5.2.3 仿真实验和结果分析 | 第61-63页 | | 5.3 基于时频图像形态学的IF估计 | 第63-69页 | | 5.3.1 时频峰值滤波 | 第63-64页 | | 5.3.2 时频图像处理 | 第64-66页 | | 5.3.2.1 时频图像二值化 | 第65页 | | 5.3.2.2 时频图像形态学处理 | 第65-66页 | | 5.3.2.3 标注连接分量算法 | 第66页 | | 5.3.3 IF估计 | 第66-67页 | | 5.3.4 仿真实验和结果分析 | 第67-69页 | | 5.4 本章小结 | 第69-70页 | | 结束语 | 第70-73页 | | 参考文献 | 第73-78页 | | 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第78-79页 | | 致谢 | 第79页 |
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论文编号BS3482862，这篇论文共79页
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