论文部分内容阅读
由于整点报时与不报时是区分正常广播与“黑广播”的重要指标之-,因此文章提出-种基于隐马尔 可夫模型的调频广播信号整点报时特性识别方法.利用静音识别算法将调频广播整点时刻频谱数据表示为0 - 1 序列并在0 - 1序列中分析调频广播信号的静音序列变化规律,得到调频广播频谱数据的隐藏状态和观察状态的 随机序列;通过子区间划分,分别获得初始隐藏状态转移矩阵和初始观察状态概率矩阵;采用Baum - Welch迭代学 习算法,在调频广播整点时刻频谱数据训练样本集上对隐藏状态转移矩阵和观察状态概率矩阵进行训练学习