【摘 要】
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针对宽带范围内未知频率、幅度和相位的小信号检测,提出了一种改进的K均值聚类算法,传统的聚类法只以某一特征参数作为聚类依据,不能体现类内各样本间两个或多个参数的相似度
【机 构】
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华中科技大学电子技术与科学系,武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北财税职业学院
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针对宽带范围内未知频率、幅度和相位的小信号检测,提出了一种改进的K均值聚类算法,传统的聚类法只以某一特征参数作为聚类依据,不能体现类内各样本间两个或多个参数的相似度;改进的聚类法按频点谱密度进行网格划分,并根据每个网格的直方图峰值确定类的数目和类心;按最小欧氏距离原则对网格内各频点以频率为特征参数进行分类,分类后的网格内子类在谱密度和频率两个参数上都具有一定的相似性。把待测信息和样本信息的子类进行比较,从而获得与小信号特征值一致的新子类,试验结果表明这种改进的K均值聚类法在复杂环境下能有效识别宽带内未知频
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