【摘 要】
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该文提出了信号稀疏性的新度量方式,在估算出有效源信号的个数后,提取源信号到达方向角度的特征作为训练样本,利用支持向量机理论构造分类超平面,从而实现对观测信号的最优分
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该文提出了信号稀疏性的新度量方式,在估算出有效源信号的个数后,提取源信号到达方向角度的特征作为训练样本,利用支持向量机理论构造分类超平面,从而实现对观测信号的最优分类。采用加权系数法获得每一类信号的聚类中心,其中对系数权重的学习是自适应的,同时避免了K-均值聚类等方法对初值的敏感性。此外,针对大规模样本点,该文还提供了在线算法。仿真效果说明了此方法的稳定性和鲁棒性。
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