发明专利已授权

基于轮廓特征的跳频信号分类方法

📄 申请号：CN201911405651.8 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2019-12-31

公开号

CN111126332B

公开日

2022-04-22

申请人

桂林电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

信号处理信号处理特征提取模式识别

应用场景

通信信号识别, 电子侦察, 频谱监测, 认知无线电, 跳频通信

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摘要

本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法，其特征是，包括如下步骤：1）得到二维时频矩阵；2）提取轮廓特征；3）图像预处理；4）训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征，转化为图像识别的问题，再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点，将图像输入到CNN网路中，能实现跳频信号的识别，不需要进行人工提取参数作为特征向量，能够避免复杂的参数提取问题，在低信噪比时有较高的识别率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：64 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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