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基于核Fisher判别方法的数字通信技术研究
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2018-01-02
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基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，它是从观测数据出发寻找规律，并利用这些规律对不方便直接观测的数据进行预测。核Fisher判别方法就是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法。随着社会和科学技术的发展，电磁环境越来越复杂，无线电通信面临的干扰问题也日益严重。本文尝试将核Fisher判别方法应用在数字通信领域，并用MATLAB对其进行了仿真和分析，取得了较好的检测识别效果，提高了数字通信的抗干扰能力。
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