【摘 要】
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对信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主分量分析（kernel principle componentanalysis,KPCA）和线性判别（linear discriminant analysis,LDA）分类器的信号调制识
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对信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主分量分析（kernel principle componentanalysis,KPCA）和线性判别（linear discriminant analysis,LDA）分类器的信号调制识别算法。针对通信信号的特点,首先利用KPCA的方法对特征参数进行主分量组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,然后利用LDA分类器进行信号调制方式的自动识别。仿真表明,在一个较大的信噪比范围内当特征非线性可分时,KPCA在特征选择方面性能更优,且基于KPCA
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