基于模式识别技术的雷达辐射源分类识别方法研究



基于模式识别技术的雷达辐射源分类识别方法研究

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基于模式识别技术的雷达辐射源分类识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-9 页
第1章绪论	第9-13 页
· 现代局部战争的特点	第9 页
· 雷达辐射源识别的目的和意义	第9-10 页
· 国内外研究现状	第10-11 页
· 本文研究的内容及论文结构	第11-13 页
第2章雷达辐射源识别相关知识	第13-26 页
· 雷达组成原理和用途分类	第13-15 页
· 雷达组成原理	第13-14 页
· 雷达用途和分类	第14-15 页
· 雷达辐射源参数特征与雷达用途的关系	第15-18 页
· 雷达载频与雷达用途	第16-17 页
· 脉冲重复频率与雷达用途	第17-18 页
· 脉冲宽度与雷达用途	第18 页
· 天线特征与雷达用途	第18 页
· 常用的模式识别分类方法概述	第18-25 页
· 贝叶斯分类器	第19-20 页
· K-近邻分类器	第20-21 页
· 聚类分析分类方法	第21-22 页
· 神经网络分类器	第22-25 页
· 支持向量机分类器	第25 页
· 本章小结	第25-26 页
第3章统计学习理论和支持向量机	第26-38 页
· 统计学习理论	第26-30 页
· 机器学习问题	第26-27 页
· 经验风险最小化	第27-28 页
· 统计学习理论的核心内容	第28-30 页
· 支持向量机	第30-37 页
· 最优分类面和广义最优分类面	第31-34 页
· 高维空间的最优分类面和支持向量机	第34-35 页
· 支持向量机中内积函数的选择	第35-36 页
· 支持向量机的训练算法	第36-37 页
· 本章小结	第37-38 页
第4章基于多类SVM的雷达辐射源识别	第38-48 页
· 基于主成分分析的特征提取	第38-41 页
· 离散K-l展开	第38-40 页
· 基于K-L展开的特征提取	第40-41 页
· 支持向量机多类分类算法	第41-45 页
· 基于主成分析和多类SVM的雷达辐射源识别	第45-47 页
· 本章小结	第47-48 页
第5章仿真实验和结果分析	第48-52 页
· 仿真实验的软硬件环境	第48 页
· 仿真实验过程和结果分析	第48-51 页
· 本章小结	第51-52 页
结论	第52-53 页
参考文献	第53-56 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第56-57 页
致谢	第57页

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