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研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。 相似文献
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针对基于卷积神经网络的流量分类方法中流量数据范围选取会直接影响精度结果的问题,提出了基于一维卷积神经网络的加密单数据包分类算法.通过提取出五元组和应用层数据信息形成特定格式的样本数据,最大最小归一化处理后作为一维卷积神经网络的输入,实现对单个流量数据包分类;然后对经典一维卷积神经网络结构进行改进,设计自适应池化层,完成... 相似文献
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