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雷达信号特征提取与识别
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雷达信号特征提取与识别
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
1 绪论第8-13 页
　　· 雷达信号特征提取与识别的问题描述与研究意义第8 页
　　· 雷达信号特征提取与识别的研究概况第8-12 页
　　　　· 基于一维波形信息的雷达信号特征提取与识别第8-10 页
　　　　· 基于二维图像信息的雷达信号特征提取与识别第10-11 页
　　　　· 目前研究中存在的问题第11-12 页
　　· 本文的主要工作第12-13 页
2 雷达信号特征提取与识别的基本原理第13-20 页
　　· 雷达信号特征提取与识别的一般流程第13-14 页
　　· 人工神经网络简介第14-18 页
　　　　· BP人工神经网络第14-16 页
　　　　· 径向基函数人工神经网络第16-18 页
　　　　· BP神经网络与径向基函数神经网络的比较第18 页
　　· 小结第18-20 页
3 基于一维波形数据的雷达信号特征提取与识别第20-27 页
　　· 波形数据预处理第20-21 页
　　· 基于波形数据的特征定义与提取第21-25 页
　　　　· 单一回波数据的特征定义第21-24 页
　　　　· 回波组数据的特征提取第24-25 页
　　· 基于一维波形数据的识别结果第25-26 页
　　· 小结第26-27 页
4 基于二维轮廓像的雷达信号特征提取与识别第27-48 页
　　· 维轮廓像预处理第27-28 页
　　　　· 数学形态学简介第27 页
　　　　· 预处理过程第27-28 页
　　· 基于Fourier描述子的轮廓像特征提取与识别第28-33 页
　　　　· 基于Fourier描述子的轮廓像特征提取第28-31 页
　　　　· 基于Fourier描述子特征的识别结果第31-33 页
　　· 基于链码的轮廓像特征提取与识别第33-37 页
　　　　· 基于链码的轮廓像特征提取第33-37 页
　　　　· 基于链码特征的识别结果第37 页
　　· 基于Hough变换的轮廓像特征提取与识别第37-42 页
　　　　· Hough变换的基本原理第37-39 页
　　　　· 基于Hough变换的轮廓像特征提取方法第39-42 页
　　　　· 基于Hough变换特征的识别结果第42 页
　　· 轮廓像的特征融合第42-47 页
　　　　· 基于主成分分析的轮廓像特征融合第43-45 页
　　　　· 多特征合成网络的设计第45-47 页
　　· 小结第47-48 页
结论第48-49 页
参考文献第49-52 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第52-53 页
致谢第53-55 页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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