基于自适应多项式核函数和多模态融合的目标识别方法

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基于自适应多项式核函数和多模态融合的目标识别方法
申请号:CN202511447277
申请日期:2025-10-11
公开号:CN120910813B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于自适应多项式核函数和多模态融合的目标识别方法,属于目标识别技术领域,目标识别方法包括:获取待识别目标的原始信号,基于小波阈值去噪算法对所述原始信号预处理生成待分析信号;对待分析信号进行多模态时频分析,输出三类时频特征图;将三类时频特征图进行动态加权融合处理生成融合时频特征张量,并经过卷积神经网络处理后生成时序特征向量;将时序特征向量分别输入至卷积神经网络和梯度提升回归树GBRT模型进行处理后输出基于目标类别的初步识别结果和特性验证结果完成目标识别。本发明通过多模态分析技术,结合短时傅里叶变换与小波变换的优势,实现目标的准确识别。
技术关键词
多项式核函数 识别方法 短时傅里叶变换 脉冲噪声 信号 去噪算法 时序 识别置信度 多模态 Softmax函数 频率 噪声功率谱密度 分辨率 粒子群优化算法 形态 局部特征提取 信噪比 压制噪声
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