随着无线电技术的不断发展,无线电业务不断拓宽,为人们的生产和生活提供了许多便利。与此同时,不断增加的无线电业务及日趋复杂的电磁环境为无线电频谱监测与管理带来了挑战,频谱资源紧张、非法占用等问题成为频谱监测与管理工作中的焦点。为了解决无线电监管中面临的问题,大量的工作围绕频谱数据监测和分析展开,海量频谱数据的压缩存储显得十分重要。模式识别作为人工智能领域重要的技术,在频谱监测、频谱数据压缩方面也被广泛应用,并且取得了不错的效果。模式提取作为模式识别技术中的重要组成部分,对模式识别的效果有着很大的影响,但目前关于频谱数据的模式提取的研究几乎没有。本文中通过分析频谱数据和现有聚类算法的特点,对频谱数据模式的提取及频谱数据的模式应用进行了研究。本文的主要工作内容如下:(1)提出了一种改进的k-means聚类算法。该算法中,不需要指定聚类数目,自动从数据集中选取合适的初始聚类中心。该算法还在迭代优化方面进行了改进,能快速收敛且取得良好的聚类效果。改进的算法适合于频谱数据的聚类分析,能更好的满足频谱数据模式提取的需要。(2)提出了一种基于聚类算法的频谱数据模式提取方法。通过分析频谱数据、频道数据的特征,提出了几种频点划分方式。在频点划分的基础上,利用改进的聚类算法对频道的采样数据进行聚类分析,并将聚类中心作为频道的模式。(3)分析了频谱数据模式的应用。将频谱数据的模式运用于频谱数据的压缩存储,在该应用中,利用模式匹配的方法获取频道监测数据匹配的模式,将匹配模式的序号作为存储数据,取得的效果优于其它方法。