[发明专利]基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法

摘要

本发明公开了一种基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法，对采集到的线性调频信号进行信号预处理，得到有效脉冲信号，再进行包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变化、Mel滤波器组、对数运算、离散余弦变换以及动态差分参数提取的MFCC特征提取过程，得到静态基础特征、一阶差分动态特征和二阶差分动态特征；将三组特征分别输入三个Transformer分类器进行差异性训练，得到预分类特征；再将三组预分类特征进行合并后输入进集成模块，分别进行归一化和三层线性层操作，最后通过一层全连接层，输出得到最终的分类结果。本发明将MFCC特征和Transformer相结合，提出了适用于线性调频信号的Transformer集成分类方法，有效地解决了配置相同的信号源区分困难的问题。