【摘 要】
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基于裂变中子（252Cf）对裂变链（235U系统）依存关系,在对252Cf中子裂变信号的测量原理及信号特点分析基础上,开展了基于支持向量机的中子裂变信号时频特征分析及识别研究工作.采用
【机 构】
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重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国防科技基础研究基金项目,重庆市自然科学基金项目（CSTC2009BB2188）
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基于裂变中子（252Cf）对裂变链（235U系统）依存关系,在对252Cf中子裂变信号的测量原理及信号特点分析基础上,开展了基于支持向量机的中子裂变信号时频特征分析及识别研究工作.采用小波分解和去噪小波包分解方法,提取不同状态下随机核信号的时频能量特征,借助于统计学习理论的支持向量机（SVM）分类器原理进行训练和分类.研究结果表明：通过直接小波分解或去噪小波包分解,以获取核信号特征的方法是有效的;去噪小波包分解特征提取方式,较之直接小波分解特征提取方式更能反映中子裂变核系统的内部特征和规律;基于SVM核信
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