【摘 要】
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该文研究了"分类置前"检测算法涉及的各个层面的问题.在分析能量检测器局限性的基础上,给出了"分类置前"检测器的设计原则,并介绍了实现该检测策略的两种框架;利用简化的维特
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该文研究了"分类置前"检测算法涉及的各个层面的问题.在分析能量检测器局限性的基础上,给出了"分类置前"检测器的设计原则,并介绍了实现该检测策略的两种框架;利用简化的维特比线提取器进行了时频变换图中线谱的增强;提取了能量、幅度统计量、形状统计量、子带能量、子带能量方差等32个特征,并采取Fisher距离准则和Bhattacharyya距离准则,进行特征优化,选取最有效的特征;最后分别利用k-近邻分类器、多层感知网络和概率神经网络对人工模拟信号和实测数据进行了仿真试验.试验结果表明,"分类置前"检测器检测性能能优于能量检测器,尤其在低输入信噪比条件下,"分类置前"检测器的性能提高更大,信噪比增益较能量检测器提高约7dB.
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