基于网格和密度聚类算法的随机脉冲干扰信号排除方法.pdf

基于密度的聚类和基于网格的两大聚类算法-.ppt 算法评估—估计聚类趋势 “霍普金斯统计量告诉我们数据集D有多大可能遵循数据空间的均匀分布?”如果D是均匀分布的，则∑yi和∑xi将会很接近，因而H大约为0.5。然而，如果D是高度倾斜的，则∑yi将显著地小于∑xi，因而H将接近0。我们的假设是同质假设——D是均匀分布的，因而不包含有意义的簇。非均匀假设(即D不是均匀分布，因而包含簇)是备择假设。我们可以迭代地进行霍普金斯统计量检验，使用0.5作为拒绝备择假设阈值，即如果H0.5，则D不大可能具有统计显著的簇。 * 算法评估—确定簇数确定数据集中”正确的”簇数是重要的，因为合适的簇数可以控制适当的聚类分析粒度，这可以看做在聚类分析的可压缩

2018-09-15 约1.06万字 50页立即下载

基于网格密度聚类的雷达信号分选算法研究-信号与信息处理专业论文.docx Ab Abstract 万方数据万方数据 The Research of Radar Signal Sorting Algorithm Based on Grid-density Clustering Abstract The radar signal sorting is the must have function of the modern radar reconnaissance equipment, which is playing an important role in the ECM and ECCM. With the development of the radar co

2019-03-28 约6.1万字 67页立即下载

基于网格和密度的聚类算法研究的开题报告.docx 基于网格和密度的聚类算法研究的开题报告 1.研究背景及意义 聚类算法是数据挖掘中的一种基本方法，其能够从数据中发现潜在的类别并进行分类。目前，基于网格和密度的聚类算法因其在处理大规模数据时的高效性和准确性，受到了广泛的关注和研究。 2.研究内容及方向本课题将围绕基于网格和密度的聚类算法展开研究，主要研究内容包括以下方面： (1)网格聚类算法的原理及其优势 (2)密度聚类算法的原理及其优劣比较 (3)基于网格和密度的聚类算法在大规模数据处理中的应用 (4)基于网格和密度的聚类算法的优化方法 3.研究方法与步骤本文将采用以下研究方法： (1)文献综述：主要关注最新进展和研究方向； (2)算法实

2024-01-23 约小于1千字 2页立即下载

用差值天线消除干扰信号的方法.pdf ／／ f／／、、) 一／，、利用差值天线消除干扰信号 ．应用与实践．㈣】l 叛竖枕础．‘ 到邻到邻频干扰、同频干扰、调频干扰、重誓影干扰。具、体实现“～方式。左差悠J：线．7lI 及其它干扰现象为了消除这些干扰，一般借实现差值天线除了按图1架设天线外：关 ’ 1差值天曩线原理栅甜醐，一实现

2015-09-07 约2.65千字 2页立即下载

一种干扰信号的检测系统和方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800789 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110034869.8 (22)申请日 2021.01.12 (71)申请人大唐微电子技术有限公司

2023-06-04 约1.22万字 11页立即下载

基于密度的聚类算法.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于密度的聚类算法 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于密度的聚类算法 摘要：本文深入探讨了基于密度的聚类算法，首先对聚类算法的基本概念和分类进行了介绍，重点分析了基于密度的聚类算法的原理和特点。然后，详细阐述了DBSCAN算法、OPTICS算法和密度层次聚类算法等典型算法的实现过程和优缺点。接着，针对实际应用中的数据预处理、参数选择和算法改进等问题进行了深入讨论。最后，通过实验验证了所提算法在实际数据集上的有效性。本文的研究成果对基于密度的聚类算法的优化和改进具有一定的理论意义和应用价值。前言：随着大数

2025-02-06 约1.76万字 34页立即下载

干扰信号消除.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116097586 A (43)申请公布日 2023.05.09 (21)申请号 202080104500.3 (74)专利代理机构北京市金杜律师事务所

2023-05-08 约2.98万字 25页立即下载

窄带干扰信号.docx 窄带干扰信号 在现代通信系统中，信号的传输和接收往往受到各种干扰的影响。这些干扰可能来自自然界的电磁辐射，也可能来自人为的电磁干扰。其中，窄带干扰信号是一种常见的干扰类型，它会对通信系统的性能产生重要影响。窄带干扰信号是指那些带宽较窄的干扰信号，其频率范围通常与通信信号的频率范围重叠。这种干扰信号可能会对通信信号的传输产生干扰，导致信号质量下降，甚至导致通信中断。窄带干扰信号的来源可能有很多种，例如，其他通信系统、雷达、无线电发射设备等。这些设备可能会产生与通信信号频率重叠的干扰信号，从而对通信系统产生干扰。为了应对窄带干扰信号，通信系统通常会采用各种抗干扰技术。这些技术包括频率选择、滤

2025-01-21 约2.22千字 4页立即下载

基于孪生神经网络的通信干扰信号开放识别模型和方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881080 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210523232.X (22)申请日 2022.05.13 (71)申请人杭州电子科技大学地址 31000

2023-05-14 约1.37万字 10页立即下载

强干扰信号下微弱信号测量方法的研究.doc 毕业设计中文题目: 强干扰信号下微弱信号测量方法的研究Study on Weak Signal Detection in Strong Interference 学生姓名系别机电工程系专业班级指导教师成绩评定

2017-12-29 约1.31万字 35页立即下载

DBSCAN基于密度的聚类算法.ppt 基于密度的聚类算法DBSCAN聚类算法 DBSCAN DBSCAN是一个基于密度的聚类算法.(他聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类，聚类结果是球状的簇) 基于密度的聚类是寻找被低密度区域分离的高密度区域。 密度的定义传统的密度定义：基于中心的方法 传统基于中心的密度定义为：数据集中特定点的密度通过该点Eps半径之内的点计数(包括本身)来估计。显然，密度依赖于半径。 DBSCAN 基于密度定义，我们将点分为：稠密区域内部的点(核心点) 稠密区域边缘上的点(边界点) 稀疏区域中的点(噪声或背景点). DBSCAN 核心点(core point) :在半径

2016-10-30 约2.69千字 21页立即下载

基于密度的聚类算法DBSCAN.doc 基于密度的聚类算法DBSCAN的分析与实现摘要 DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分成为簇，并可在有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。同样，DBSCAN算法也存在一些缺点。本文对DBSCAN聚类算法进行程序实现，然后对程序和算法进行定量和定性的验证与分析，通过结果分析总结出DBSCAN的优缺点，同时对DBSCAN的一种改进方法进行程序实现。关键字：数据挖掘；聚类；密度聚类；DBSCAN 目录 1 聚类分析概述 1 2 聚类算法的分类 1 3 经典的基于密度的聚类算法DB

2017-11-18 约4.11万字 67页立即下载

基于相对密度的聚类算法.pdf 维普资讯计算机科学2007Vo1．34No．2 基于相对密度的聚类算法 ) 刘青宝邓苏张维明 (国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙410073) 摘要 基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点，在聚类分析中被广泛采用，本文提出 的基于相对密度的聚类算法，在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难以设置以厦高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等

2017-06-07 约字 4页立即下载

1基于相对密度的聚类算法.pdf 计算机科学 2007Vol34 №2 　基于相对密度的聚类算法 ) 刘青宝　邓　苏　张维明 ( 国防科学技术大学信息系统与管理学院　长沙 4 10073) 　摘　要　基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点 ,在聚类分析中被广泛采用 ,本文提出 的基于相对密度的聚类算法 ,在继承上述优点的基础上 ,有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数值难

2015-08-15 约2.98万字 4页立即下载

基于机器学习的小样本通信干扰信号识别技术.docx 基于机器学习的小样本通信干扰信号识别技术一、引言随着通信技术的飞速发展，通信干扰问题逐渐成为影响通信系统安全性和可靠性的重要因素。在复杂的电磁环境中，准确识别和判断干扰信号是确保通信系统正常工作的重要手段。小样本通信干扰信号识别技术因此成为研究热点。本文将重点探讨基于机器学习的小样本通信干扰信号识别技术，通过分析其原理、方法和应用，展示其对于提升通信系统抗干扰能力的潜力。二、机器学习在通信干扰信号识别中的应用 1.机器学习原理及分类机器学习是一种基于数据建模和数据分析的计算机科学领域。它通过训练模型来学习数据中的规律和模式，从而实现对新数据的预测和分类。机器学习主要分为监督学习、非监督

2025-02-19 约4.8千字 10页立即下载