基于小波变换特征提取的模糊识别方法研究

本文《基于小波变换特征提取的模糊识别》由林琳、唐斌等人撰写，发表于中国电子科技大学电子工程学院，地址位于成都。该研究关注的是在复杂电磁环境下的信号识别，主要针对通信信号、雷达信号以及远程控制信号。文章的核心贡献是提出了一种利用小波变换进行特征提取的模糊识别方法。 首先，小波变换作为一种时频分析工具，被用来处理信号的非平稳特性。通过将信号分解成不同尺度和频率的局部特征，可以捕捉到信号在不同时间尺度上的关键信息。这一步骤有助于提取信号中的关键模式和细节，减少噪声影响。 其次，作者在小波变换的基础上，着重选择了10个有效的统计特征来进行进一步分析。这些特征可能包括能量、频率分布、包络线性度等，它们能够有效地量化信号的特性，便于后续的分析和处理。 最后，模糊识别技术被引入，用于根据提取的特征对信号进行分类或辨识。模糊识别系统的优势在于其能够处理不确定性和模糊性，适合处理复杂环境中可能存在的信号不确定性。通过模糊规则集和隶属函数，该方法能够灵活地适应信号变化，提高识别的准确性和鲁棒性。 通过计算机模拟实验，研究者验证了这种方法在复杂环境下具有较高的识别效率和准确性。实验结果显示，基于小波变换特征提取的模糊识别策略能够有效应对多种类型信号的识别任务，即使在信号质量受到干扰或噪声污染的情况下也能展现出良好的性能。 这篇论文的核心知识点包括小波变换的基本原理与应用、特征提取的重要性、以及模糊识别技术如何结合小波变换提升信号识别的性能。这项研究成果对于电磁信号处理领域，特别是在信号处理复杂性和实时性要求高的应用场景中具有实际价值。