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基于多维特征处理的雷达信号分选研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-21页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-20页
    1.3 本文主要工作与结构安排第20-21页
第二章 雷达信号特征提取第21-39页
    2.1 引言第21页
    2.2 时域特征参数分析第21-24页
    2.3 频域特征参数分析第24-30页
    2.4 双谱域特征参数分析第30-32页
    2.5 小波域特征参数分析第32-36页
    2.6 调频率不同的LFM信号特征分析第36-37页
    2.7 本章小结第37-39页
第三章 特征选择与分类器设计第39-53页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 特征选择方法第40-43页
        3.2.1 基于不确定度分析的特征选择第40页
        3.2.2 基于主成分分析的特征选择第40-41页
        3.2.3 基于灰色关联分析的特征选择第41-43页
    3.3 分类器设计第43-51页
        3.3.1 SVM分类器原理与仿真分析第43-46页
        3.3.2 基于证据C均值算法的分类器第46-51页
    3.4 本章小结第51-53页
第四章 基于S-method变换的多分量信号检测估计第53-67页
    4.1 引言第53页
    4.2 多分量雷达信号的时频变换第53-60页
        4.2.1 短时傅里叶变换(STFT)第53-56页
        4.2.2 Wigner-Ville分布第56-58页
        4.2.3 S-method变换第58-60页
    4.3 多分量雷达信号的SM检测估计算法第60-66页
        4.3.1 检测特性分析第60-61页
        4.3.2 检测估计算法分析第61-62页
        4.3.3 仿真实验和分析第62-66页
    4.4 本章小结第66-67页
第五章 本文工作总结和展望第67-69页
    5.1 本文工作总结第67-68页
    5.2 工作展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
作者简介第75-76页

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