作者：刘友江 单位：重庆市光学机械研究所 出版：《激光杂志》2016年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGZZ2016030290 DOC编号：DOCJGZZ2016030299 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种新的度量证据相似性测度方法》PDF+DOC2016年第01期 胡丽芳,初军田,陈国玖,孙振华 《高距离分辨像雷达目标识别》PDF+DOC2004年第02期 闫锦,黄培康 《基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法》PDF+DOC2012年第11期 刘炳尧,秦世引 《一种基于多特征提取的雷达目标识别方法研究》PDF+DOC2011年第12期 杨磊,王晓丹,张玉玺 《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 《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 《基于目标识别的光电多传感器信息融合技术》PDF+DOC2019年第11期 胡振宇 《稀疏分解在雷达一维距离像中的应用》PDF+DOC2013年第01期 郑纯丹,周代英 《轨道根数时不变特性有源假目标识别》PDF+DOC2012年第08期 姚辉伟,魏玺章,秦玉亮,刘丹,毛钧杰 《一种基于经验模态分解的锥体目标雷达微动特征提取新方法》PDF+DOC2011年第07期 牛杰,刘永祥,秦玉亮,姜卫东,黎湘

    • 为了提高了目标识别的准确率，提出一种基于光纤传感器的目标识别方法。该方法首先采用光纤传感器收集目标信号，并采用经验模态分解对目标信号进行预处理消除信号中的噪声，然后采用核主成分分析法对目标信号特征进行提取，降低特征维数的同时，有效消除一些冗余特征，最后采用高斯模型建立目标识别的分类器，并采用具体仿真测试实验验证目标识别性能。测试结果表明，本文方法可以准确描述目标的类别，提高了目标识别速度和精度，极大程度地降低了误识率，在目标识别领域有广阔的应用前景。

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