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1、對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的識(shí)別和分類是當(dāng)前智能信號(hào)處理領(lǐng)域的重要研究課題.時(shí)頻分析和小波變換是處理非平穩(wěn)信號(hào)的強(qiáng)大工具和有效方法,支撐矢量機(jī)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論全新的分類學(xué)習(xí)算法.本文針對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)分類問(wèn)題,研究了三個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和方法,并重點(diǎn)研究探討了它們之間的相互結(jié)合與應(yīng)用.論文的主要內(nèi)容包括:基于非平穩(wěn)信號(hào)分類的二次時(shí)頻分布核函數(shù)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則研究;基于信號(hào)分類的最優(yōu)小波包基的選擇,小波包變換下信號(hào)的特征提取和分類研究;支撐矢量算法用于信號(hào)分類的改進(jìn)
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