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基于随机森林算法的雷达信号脉内调制识别

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简介：
本研究采用随机森林算法对雷达信号内的复杂调制方式进行高效准确的分类和识别。通过优化特征选择过程，提升了算法在实际应用中的性能表现。 为解决雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题，本段落提出了一种新的自动识别方法。该方法首先从雷达信号的时频图像中提取形状特征与纹理特征，并将这些特征融合后输入随机森林分类器进行信号分类和识别。通过仿真实验对八种常见的不同调制类型的雷达信号进行了测试，在信噪比为-2 dB的情况下，所提出的算法能够达到90%以上的准确率，从而验证了该方法的有效性。

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  • 基于随机森林算法的雷达信号脉内调制识别
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    本研究采用随机森林算法对雷达信号内的复杂调制方式进行高效准确的分类和识别。通过优化特征选择过程，提升了算法在实际应用中的性能表现。 为解决雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题，本段落提出了一种新的自动识别方法。该方法首先从雷达信号的时频图像中提取形状特征与纹理特征，并将这些特征融合后输入随机森林分类器进行信号分类和识别。通过仿真实验对八种常见的不同调制类型的雷达信号进行了测试，在信噪比为-2 dB的情况下，所提出的算法能够达到90%以上的准确率，从而验证了该方法的有效性。
     
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    本研究提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）的雷达信号识别新方法，有效提升了复杂环境下的信号检测与分类精度。 使用STFT方法识别雷达信号具有较高的识别概率，并且通过仿真分析能够清晰地展示其效果，配有明确的作图说明，易于学习掌握。
     
  • 脉压雷达信号识别及参数估计算法研究
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    本研究致力于开发先进的算法以精确识别和估计脉压雷达信号中的关键参数，提升医学诊断与生命体征监测技术。 脉冲压缩雷达是一种低截获概率（LPI）雷达，对现代反辐射导弹（ARM）导引头和其他被动侦察接收机提出了新的挑战。本段落主要研究了脉冲压缩雷达信号中常见的二相编码（BPSK）和线性调频（LFM）雷达信号的识别方法，并探讨根据这些信号的调制方式来实现有针对性的进一步处理，包括相位编码信号参数估计以及调频信号检测与参数估计等。
     
  • 基于随机森林的0-9数字识别APP
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