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针对现有算法没有涉及的宽带环境下多路摩尔斯信号自动检测问题,提出一种基于宽带时频图和集成学习分类器的算法.首先,通过提出一种基于宽带时频图的信号快速窄带滤波方法,实现噪声背景中各类型信号窄带时频图的快速获取;然后,为从上述窄带时频图中识别出多路摩尔斯信号,提出3个新特征与局部二值模式特征构成特征向量;最后,采用集成学习算法设计分类器实现摩尔斯信号的自动检测.与现有算法对比实验结果表明:针对多组实际数据,该算法的正确率均可达95%以上,同时误检率低于10%,具有良好的鲁棒性和应用价值.
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北京工业大学学报
Year： 2017
Issue： 11
Volume： 43
Page： 1648-1657
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