一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法

摘要

本发明公开一种基于欧拉核主成分分析的一维距离像稳健识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化频谱幅度特征；然后，利用欧拉核函数将其映射到核空间，计算核矩阵并由主成分分析法(PCA)得到主元特征投影矩阵，获得样本的核空间特征主成分；最后，利用支持向量机分类器(SVM)进行特征识别。本发明基于欧拉核函数，实现了同维度核空间映射，不仅增强了一维距离像数据的线性可分性且没有增加空间维度，降低了计算量。利用主成分分析法提取其核空间特征主成分进一步降低特征维数、减弱噪声影响，使得该方法对大数据量信号处理速度较快，在噪声环境中亦能保持较高的识别精度，相较于传统的核主成分分析法有明显优势。