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针对信号基于特征识别存在特征选择难、维度高的实际问题,文章提出一种利用稀疏滤波优化特征分布的新分类方法。该方法首先设置特征学习参数,其次优化特征矩阵数据分布,最后选择信号特征稀疏分布作为目标特征进行分类识别。仿真对比实验表明：所提方法具有选取信号特征简单、可有效处理高维度输入以及分类识别准确率高的优点。