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該文提出了信號(hào)稀疏性的新度量方式，在估算出有效源信號(hào)的個(gè)數(shù)后，提取源信號(hào)到達(dá)方向角度的特征作為訓(xùn)練樣本，利用支持向量機(jī)理論構(gòu)造分類超平面，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)信號(hào)的最優(yōu)分類。采用加權(quán)系數(shù)法獲得每一類信號(hào)的聚類中心，其中對(duì)系數(shù)權(quán)重的學(xué)習(xí)是自適應(yīng)的，同時(shí)避免了K-均值聚類等方法對(duì)初值的敏感性。此外，針對(duì)大規(guī)模樣本點(diǎn)，該文還提供了在線算法。仿真效果說(shuō)明了此方法的穩(wěn)定性和魯棒性。
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