作者:鲍必赛,楼晓俊,李隽颖,刘海涛 单位:华中科技大学 出版:《华中科技大学学报(自然科学版)》2012年第07期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHZLG2012070070 DOC编号:DOCHZLG2012070079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《反导系统与目标识别技术发展综述》PDF+DOC2016年第04期 句彦伟,张仕元 《电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用》PDF+DOC2005年第03期 潘天红,陈山,赵德安 《一种基于炮射地面震动传感器的目标识别算法研究》PDF+DOC2011年第02期 陈珅培,王曙光,宁全利 《雷达HRRP自动目标识别算法》PDF+DOC2010年第04期 罗金玲 《一种基于灰色定权聚类的决策层融合目标识别算法》PDF+DOC2008年第02期 贾宇平,李亚楠,付耀文,庄钊文 《基于数据融合的战场声目标识别系统算法研究》PDF+DOC2008年第10期 常艳,冯燕,段渭军 《电子鼻对干酪识别的数据预处理和特征提取》PDF+DOC2007年第S1期 芦筱菲,郑丽敏,贾宗艳,朱虹 《雷达目标识别发展回顾与实现中的关键理论》PDF+DOC2007年第S2期 李辉,张安,于红梅 《雷达辐射源识别技术研究进展》PDF+DOC2014年第01期 陈昌孝,何明浩,徐璟,王志斌 《基于稀疏表示的特定目标识别》PDF+DOC2013年第01期 查长军,孙南,张成,韦穗
  • 为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析(PCA)的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明:该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率。

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