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基于Softmax回归的通信辐射源特征分类识别方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.31 MB | 2018-03-29

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　　当前通信辐射源的特征识别方法不仅需要较高的样本数，而且存在识别效率低、识别率下降的问题。为此，提出一种应用Softmax回归对通信信号循环谱进行多分类识别的方法。以通信信号的循环谱密度特征为样本集，通过主成分分析降维算法筛选特征样本，使用Softmax回归多分类识别器对特征样本进行分类。实验结果表明，与传统神经网络方法相比，该方法可以实现对通信辐射源个体的有效识别，并且识别时间较短。

基于Softmax回归的通信辐射源特征分类识别方法

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