采用密度峰值聚类改进的复杂目标极点特征提取方法

AITNT
正文
推荐专利
采用密度峰值聚类改进的复杂目标极点特征提取方法
申请号:CN202411045596
申请日期:2024-08-01
公开号:CN119089179A
公开日期:2024-12-06
类型:发明专利
摘要
本申请提供采用密度峰值聚类改进的复杂目标极点特征提取方法,包括以下步骤:S1、根据散射频域回波数据获取目标时域响应;S2、根据目标尺寸和信号持续时间获取理论晚期响应开始时间,获得目标晚期响应;S3、动态设置模式数,使用滑动窗口遍历晚期响应序列,得到一系列可能极点集;S4、对可能极点集进行密度峰值聚类,得到最终极点,解决了矩阵束法存在的一些参数无法确定和虚假极点难以剔除问题,从而获得复杂目标的极点特征。
技术关键词
特征提取方法 滑动窗口 信号 矩阵束法 样本 密度峰值聚类算法 回波 模式 序列 时间提前 定义 噪声信息 特征值 动态 数据分布
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法
齿轮振动信号 神经网络模型 齿轮动力学 齿轮转速传感器 振动信号传感器
2
一种运动功能等级评估模型的确定方法
运动学特征 血红蛋白 脑网络特征 指标 生物信号检测技术
3
基于遥感AI智能解译的耕地变化图斑智能识别方法及系统
遥感影像数据 智能识别方法 密度峰值聚类算法 耕地 纹理特征
4
一种量子自注意力神经网络模型及其构建方法
注意力神经网络 量子态 数据语义信息 编码模块 数据编码电路
5
一种太阳能伞
太阳板 控制器 陀螺仪模块 风扇 太阳能伞技术
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号