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摘 要:本发明公开了一种基于LDA‑KNN的水声信号自动调制识别方法,首先采样接收水声信号,提取水声信号的形态特征与熵特征并进行归一化处理;将处理后的特征用于训练LDA,得到用于特征降维与优化的映射权值与偏置;使用训练好的映射权值与归一化后的原始特征相乘并与偏置项相加,完成特征的映射;将映射后的特征进行标准化后,作为KNN的样本空间,得到LDA‑KNN分类模型;最后,将待识别的水声信号进行同样的特征提取以及映射后,输入到分类模型中,输出调制方式的分类。本发明最终实现低延迟、高准确率的水声信号自动调制识别,相较于传统自动调制识别算法,该方法可识别信号种类多、抗干扰能力强、识别准确率与稳定性高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110385508.8 | 专利名称: | 基于LDA-KNN的水声信号自动调制识别方法 |
申请日: | 2021-04-10 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L27/00搜分类 L LED芯片搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |