[發(fā)明專利]信號特征組合選取方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910096625.5
• 申請日: 2019-01-31
• 公開（公告）號: CN109816034B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉連臣;倪會(huì)明
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京華進(jìn)京聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11606
• 代理人: 孫巖

本申請?zhí)峁┬盘柼卣鹘M合選取方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：對預(yù)處理后的報(bào)面特征進(jìn)行組合處理，得到特征組合，根據(jù)所述預(yù)處理后的報(bào)面特征，對待處理信號時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到預(yù)分類數(shù)量，根據(jù)所述預(yù)分類數(shù)量，獲取初始類簇?cái)?shù)量，根據(jù)不同的初始類簇?cái)?shù)量以及不同特征組合，對待處理信號時(shí)隙進(jìn)行聚類，計(jì)算不同類簇時(shí)隙對應(yīng)的輪廓系數(shù)，計(jì)算所述輪廓系數(shù)對應(yīng)的召回率，并通過所述召回率，確定目標(biāo)特征組合以及目標(biāo)類簇?cái)?shù)量，以得到細(xì)分類處理最佳的分類效果，根據(jù)最佳的分類效果可以提高分接處理準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種信號特征組合選取方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在數(shù)字通信系統(tǒng)中，復(fù)用技術(shù)廣泛應(yīng)用于需要高效利用信道的數(shù)字通信網(wǎng)中。在實(shí)際工作中，作為信號的非合作接收方，經(jīng)常會(huì)接收到多種類型的復(fù)接信號，并且需要對接收到的復(fù)接信號進(jìn)行分接處理，將復(fù)接信號還原為復(fù)接前的各支路信號。

傳統(tǒng)技術(shù)中，通常利用信號的報(bào)面特征，半自動(dòng)化的對復(fù)接信號進(jìn)行分接處理。但是，作為信號的非合作接收方，對于接收到的信號未知，無訓(xùn)練樣本可供參考，無法預(yù)知對于所選報(bào)面特征組合的聚類結(jié)果，從而導(dǎo)致分接處理的準(zhǔn)確率較低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種信號特征組合選取方法。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種信號特征組合選取方法，包括：

對預(yù)處理后的報(bào)面特征進(jìn)行組合處理，得到特征組合；

根據(jù)所述預(yù)處理后的報(bào)面特征，對待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到預(yù)分類數(shù)量；

根據(jù)所述預(yù)分類數(shù)量，獲取初始類簇?cái)?shù)量；

根據(jù)不同的初始類簇?cái)?shù)量以及不同特征組合，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行聚類，并計(jì)算不同類簇時(shí)隙對應(yīng)的輪廓系數(shù)；

計(jì)算所述輪廓系數(shù)對應(yīng)的召回率；

通過所述召回率，確定目標(biāo)特征組合以及目標(biāo)類簇?cái)?shù)量。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，在對預(yù)處理后的報(bào)面特征進(jìn)行組合處理，得到特征組合之前，所述方法還包括：

獲取不同時(shí)隙中待處理信號的報(bào)面特征；

對所述報(bào)面特征進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的報(bào)面特征。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對所述報(bào)面特征進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的報(bào)面特征，包括：對所述報(bào)面特征進(jìn)行零-均值規(guī)范化處理，得到預(yù)處理后的報(bào)面特征。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述預(yù)處理后的報(bào)面特征，對待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到預(yù)分類數(shù)量，包括：通過特征差異率閾值以及所述預(yù)處理后的報(bào)面特征，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到所述預(yù)分類數(shù)量；

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述通過特征差異率閾值以及所述預(yù)處理后的報(bào)面特征，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到所述預(yù)分類數(shù)量，包括：

通過所述特征差異率閾值，以及兩兩時(shí)隙中所述待處理信號的報(bào)面特征值之間的差值，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行預(yù)分類處理，得到所述預(yù)分類數(shù)量。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)不同的初始類簇?cái)?shù)量以及不同特征組合，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行聚類，并計(jì)算不同類簇時(shí)隙對應(yīng)的輪廓系數(shù)，包括：

根據(jù)不同的初始類簇?cái)?shù)量以及不同特征組合，對所述待處理信號的時(shí)隙進(jìn)行聚類，得到不同特征組合下對應(yīng)的不同類簇；

計(jì)算不同類簇下不同特征組合對應(yīng)的輪廓系數(shù)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述計(jì)算所述輪廓系數(shù)對應(yīng)的召回率，包括：