基于轮廓特征的跳频信号分类方法
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摘要
本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法，其特征是，包括如下步骤：1）得到二维时频矩阵；2）提取轮廓特征；3）图像预处理；4）训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征，转化为图像识别的问题，再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点，将图像输入到CNN网路中，能实现跳频信号的识别，不需要进行人工提取参数作为特征向量，能够避免复杂的参数提取问题，在低信噪比时有较高的识别率。
基本信息
专利标题 ：
基于轮廓特征的跳频信号分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111126332A
申请号 ：
CN201911405651.8
公开（公告）日 ：
2020-05-08
申请日 ：
2019-12-31
授权号 ：
CN111126332B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
谢跃雷吕国裴吴娟刘信蒋平易国顺蒋俊正欧阳缮廖桂生
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
刘梅芳
优先权 ：
CN201911405651.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/48 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2020-06-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20191231
申请日 : 20191231
2020-05-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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