[发明专利]一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法有效
| 申请号： | 201611093160.0 | 申请日： | 2016-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN106709428B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 戴为龙;刘文波;张弓;刘苏;曹哲 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 杨晓玲 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征；然后，利用欧拉核函数将其映射到核空间，计算核矩阵并由主成分分析法(PCA)得到主元特征投影矩阵，获得样本的核空间特征主成分；最后，利用支持向量机分类器(SVM)进行特征识别。本发明基于欧拉核函数，实现了同维度核空间映射，不仅增强了一维距离像数据的线性可分性且没有增加空间维度，降低了计算量。利用主成分分析法提取其核空间特征主成分进一步降低特征维数、减弱噪声影响，使得该方法对大数据量信号处理速度较快，在噪声环境中亦能保持较高的识别精度，相较于传统的核主成分分析法有明显优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 欧拉核主 成分 分析 距离 稳健 识别 方法 | ||
【主权项】：
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