电台个体识别中杂散特征提取及分类方法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
目录	第5-7页
第1章 绪论	第7-11页
·研究背景	第7-8页
·研究现状	第8-9页
·论文主要内容和结构安排	第9-11页
第2章 电台个体识别理论基础	第11-21页
·电台个体识别系统	第11-12页
·电台个体特征提取的基本原理	第12-17页
·电台个体特征的概念	第12-13页
·电台个体特征产生机理	第13-17页
·分类器原理	第17-19页
·最邻近距离分类器(NN)	第17-18页
·神经网络分类器（RBF）	第18-19页
·支撑向量机分类器（SVM）	第19页
·本章小结	第19-21页
第3章 杂散特征提取方法	第21-37页
·谱对称性算法	第21-29页
·理论基础	第21-23页
·基于经验模态分解的 HHT 变换	第23-25页
·谱对称性系数	第25-26页
·现有算法存在的问题	第26-29页
·改进的谱对称性特征提取方法	第29-36页
·改进方案及实现步骤	第29-32页
·性能分析	第32-36页
·本章小结	第36-37页
第4章 分类器设计	第37-51页
·SVM 分类器算法	第37-40页
·多类型组合判决算法	第37-39页
·多特征样本划分方法	第39-40页
·现有算法存在的问题	第40页
·类型扩展的二维分类器设计	第40-49页
·改进设计方案	第40-43页
·分类器实现步骤	第43-45页
·分类效果分析	第45-49页
·本章小结	第49-51页
第5章 总结与展望	第51-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-58页