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题名频谱感知中的K-D树KNN-SVM算法研究
被引量：4
- 1
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作者
蒋礼君
张晓格
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机构
南通大学信息科学技术学院
南通先进通信技术研究院有限公司
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出处
《现代电子技术》
2021年第16期7-13,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871241)
南通大学智能信息技术联合研究中心开放课题(KFKT2017A05)。
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文摘
传统的特征值检测法需要计算信号检测统计量和检测阈值,在不同的应用场景下,需要运用不同的特征提取算法来提取信号特征,却难以找到合适的特征提取算法。基于此文中提出一种改进的基于特征向量的K-D树KNN-SVM联合分类器算法。该算法相比传统的特征值检测法,无需计算检测统计量和检测阈值,且在KNN部分将训练样本排列成K-D树结构,可以大大减少KNN部分的冗余计算,使得支持向量机在分类超平面模糊时,加快K近邻算法的搜索速度。仿真实验结果表明,在选定最佳参数的K-D树KNN-SVM联合分类器中,相比KNN或SVM频谱感知算法,其检测性能明显提高,且检测效率也比KNN-SVM高。
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关键词
联合分类器
频谱感知
认知无线电
特征提取
机器学习
冗余计算
K-D树结构
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Keywords
joint classifier
spectrum sensing
cognitive radio
feature extraction
machine learning
redundant calculation
K⁃D tree structure
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分类号
TN781-34
[电子电信—电路与系统]
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题名一种心电图T波提取算法
被引量：2
- 2
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作者
白鹏飞
王利
易子川
周震
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机构
华南师范大学华南先进光电子研究院
华南师范大学物理与电信工程学院
中国电子科技集团公司第七研究所
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出处
《现代电子技术》
2013年第7期57-59,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(51146010)
广东省自然科学基金项目(S2011040003189)
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文摘
心电图T波的变化可以反映多种心脏疾病,因此心电图T波的精确检测具有一定的医疗价值。提出了一种基于小波包变换的心电图T波提取算法,为针对心电图T波的医疗检测及其在便携式医疗系统中的应用提供了重要依据。首先,从心电图的频域出发,引入多层小波包变换提取了心电图T波的主频带波形;然后,根据T波主频带波形的特征确定了T波在时域中的始末位置,进而在心电图的时域波形中精确地提取了T波。
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关键词
心电图(ECG)
T波
小波包变换
频带
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Keywords
electrocardiogram （ECG）
T wave
wavelet packet transformation
frequency band
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分类号
TN781-34
[电子电信—电路与系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名音式阶的合理性模识别校对方法
被引量：2
- 3
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作者
范凌云
周婧
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机构
江西农业大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第8期160-162,166,共4页
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基金
江西省教育厅课题(YS1106)
江西省教育科学规划办公室课题(11YB247)~~
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文摘
音阶识别方法不能结合乐音的物理和音乐特性,造成乐音处理信号量杂乱无序。针对该问题,通过复音音高确定转录音符集合,引入频谱图、谱平滑性和调和性估计建立HMM模型。分析对比实验结果表明,HMM模型可以完成乐音物理与音乐特性结合,改善乐音处理信号量杂乱无序现象。
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关键词
音阶识别
合理性模式
校对方法
HMM模型
谱平滑性
乐音处理
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Keywords
musical scale recognition
rationality pattern
proofreading method
HMM model
spectrum smoothness
music tone processing
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分类号
TN781-34
[电子电信—电路与系统]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名面向频谱数据库的电磁频谱检测系统
被引量：4
- 4
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作者
郭霞
张永辉
陈真佳
刘伟
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机构
海南大学信息科学技术学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第8期29-33,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61561018)~~
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文摘
频谱数据包含无线电信号的全息特征,针对频谱数据结构复杂、数据量大且利用率低的问题,提出一种基于频谱数据库的电磁信号检测系统。在实现通用的频谱检测功能的前提下,将频谱数据实时地保存到数据库中,用于后期有效信息的提取和分析。系统使用上位机向主控模块发送频谱检测的指令,由主控模块驱动信号采集模块进行数据采集并将其存储到数据库中。实例验证了系统的可行性以及数据的准确性,为实现对有限频谱资源的高效利用提供了一种新思路。
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关键词
频谱数据库
信号采集
电磁信号
数据分析
频谱检测
多进程
TCP/IP协议
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Keywords
frequency spectrum database
signal acquisition
electromagnetic signal
data analysis
frequency spectrum detection
multi-process
TCP/IP protocol
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分类号
TN781-34
[电子电信—电路与系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于信噪比估计的无人机频谱感知算法
被引量：3
- 5
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作者
张曾
邓小芳
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机构
桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第10期119-123,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61761014)
认知无线电与信息处理教育部重点实验室(CRKL170106)
广西研究生教育创新计划资助项目(YCBZ2017050)。
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文摘
无人机外出执行任务的过程中,有效的频谱感知能力能适应多种复杂的电磁环境,提高无人机的生存能力从而保障任务的顺利执行。根据实际应用情况,提出一种基于信噪比估计的无人机频谱感知算法。该算法首先对信噪比环境进行估计,然后选择更合适的基础感知算法,保障在低信噪比环境下的检测性能。仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下较传统感知算法提高了检测性能,达到了在降低算法复杂度的同时,提高频谱利用率的目的。
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关键词
无人机
频谱感知
信噪比估计
性能检测
阈值调整
仿真分析
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Keywords
UAV
spectrum sensing
signal-to-noise ratio estimation
performance detection
threshold adjustment
simulated analysis
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分类号
TN781-34
[电子电信—电路与系统]
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