一种基于样本稳定关系的电磁信号序列聚类方法

本发明公开了一种基于样本稳定关系的电磁信号序列聚类方法，属于电磁信号处理和人工智能技术领域。针对传统聚类方法通常需要人工提取特征，且对噪声和异常值较为敏感，难以有效应对当前电磁信号数据量大且维度高的问题，通过对原始电磁信号序列数据进行预处理，将整段信号切割为多帧信号并获取每一帧信号的频谱幅值特征向量，然后对预处理后的数据添加高斯噪声，使用添加噪声的数据训练一个去噪自编码器，将输入数据映射到低维嵌入空间，最后使用编码器作为表示学习模块并将样本稳定关系作为优化目标对电磁信号序列进行聚类。本发明将样本稳定关系作为聚类的优化目标，能够有效地捕捉同一种电磁信号间的相似性和不同电磁信号间的差异性。