【摘 要】
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提出了一种基于决策树算法的自动识别Es层回波的方法以提高Es识别效率.通过自适应二值化以及中值滤波算法对频高图进行预处理,并提取有效的Es回波区域.利用Es层在虚高轴分布
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41604133),博士后基金项目(2016M592374),中央高校基本科研业务费专项基金项目共同资助.
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提出了一种基于决策树算法的自动识别Es层回波的方法以提高Es识别效率.通过自适应二值化以及中值滤波算法对频高图进行预处理,并提取有效的Es回波区域.利用Es层在虚高轴分布的规律,通过图像投影的方法选择出特征,将这些特征以及时间信息作为决策树算法的输入;通过人工识别方式为每幅频高图标明是否存在Es回波的标签,与决策树算法的输出进行比较.对训练集进行训练、剪枝,获取最接近人工识别结果的决策树,使用测试集对获取的决策树进行测试验证.本文使用云南普洱站(22.7°N,101.5°E)记录的频高
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