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一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法

摘要

本发明公开了一种基于多分辨率分析的支持向量机识别优化方法。它包括一个在射频指纹识别技术中对波形进行多分辨率分析的步骤S6,所述的步骤S6,对步骤A中得到的所述相参积累消噪信号,进行多分辨率分析。本发明使用支持向量机可以提高射频指纹识别的准确率,降低对于有大量样本信号的支持向量机学习的计算复杂度,采用多分辨率分析的方法提取信号样本中的特征点,在保证射频指纹特征的前提下,降低了支持向量机学习的样本点数量,从而达到了计算复杂度的降低。

著录项

  • 公开/公告号CN107341519A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201710557440.0

  • 发明设计人 谢非佚;文红;

    申请日2017-07-10

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);

  • 代理机构51218 成都金英专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人袁英

  • 地址 610041 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 03:44:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-12-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170710

    实质审查的生效

  • 2017-11-10

    公开

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