公开(公告)号：CN104596369A

公开(公告)日：2015-05-06

申请号：CN201410830619.5

申请日：2014-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 闫晓鹏 ,  张彪 ,  郝新红 ,  栗苹 ,  王建涛 ,  李志强 ,  刘银山 ,  于成大 ,  王海彬

IPC: F42C21/00

Abstract: 本发明涉及一种基于SVM的连续波多普勒无线电引信抗扫频式干扰方法，包括以下步骤：一、采集引信检波信号，并对采样数据进行快速傅里叶变换；二、寻找傅里叶幅值谱的三个最大峰值点；三、分别求取三个最大峰值点幅值的比值；四、用傅里叶幅值谱峰值比值构建三维特征向量，作为SVM的输入训练分类器，得到分类决策函数；五、对未知的引信检波信号，得到其傅里叶幅值谱峰值比值特征后输入SVM，由分类决策函数值对信号进行分类识别。本发明充分利用了扫频干扰机的工作特点，可以准确识别目标回波信号与扫频干扰信号作用下的引信检波信号，能够有效提高引信的抗扫频式干扰能力。

公开(公告)号：CN104596369B

公开(公告)日：2015-12-30

申请号：CN201410830619.5

申请日：2014-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 闫晓鹏 ,  张彪 ,  郝新红 ,  栗苹 ,  王建涛 ,  李志强 ,  刘银山 ,  于成大 ,  王海彬

IPC: F42C21/00

Abstract: 本发明涉及一种基于SVM的连续波多普勒无线电引信抗扫频式干扰方法，包括以下步骤：一、采集引信检波信号，并对采样数据进行快速傅里叶变换；二、寻找傅里叶幅值谱的三个最大峰值点；三、分别求取三个最大峰值点幅值的比值；四、用傅里叶幅值谱峰值比值构建三维特征向量，作为SVM的输入训练分类器，得到分类决策函数；五、对未知的引信检波信号，得到其傅里叶幅值谱峰值比值特征后输入SVM，由分类决策函数值对信号进行分类识别。本发明充分利用了扫频干扰机的工作特点，可以准确识别目标回波信号与扫频干扰信号作用下的引信检波信号，能够有效提高引信的抗扫频式干扰能力。

公开(公告)号：CN102824173B

公开(公告)日：2014-04-02

申请号：CN201210344890.9

申请日：2012-09-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李志强 ,  郝新红 ,  栗苹 ,  于成大 ,  闫晓鹏 ,  梁营

IPC: A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及一种脑电图信号分类方法，包括以下步骤：一、把脑电图信号分解成本征模函数的和；二、对每个本征模函数进行经验调幅-调频分解，得到经验调频分量；三、判断得到的经验调频分量中是否含有骑行波；四、如果含有骑行波，进行去骑行波处理；五、计算经验调幅分量；六、计算经验调频分量的正交分量；七、计算瞬时相位：八、计算调幅带宽和调频带宽；九、将调幅带宽和调频带宽作为支持向量机的输入，对脑电图信号进行分类。该方法不受信号乘积的Hilbert变换约束，避免新的骑行波的产生并且具有很好的局部特性，是对现有的脑电图信号分类方法的不足进行改进。

公开(公告)号：CN102824173A

公开(公告)日：2012-12-19

申请号：CN201210344890.9

申请日：2012-09-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李志强 ,  郝新红 ,  栗苹 ,  于成大 ,  闫晓鹏 ,  梁营

IPC: A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及一种脑电图信号分类方法，包括以下步骤：一、把脑电图信号分解成本征模函数的和；二、对每个本征模函数进行经验调幅-调频分解，得到经验调频分量；三、判断得到的经验调频分量中是否含有骑行波；四、如果含有骑行波，进行去骑行波处理；五、计算经验调幅分量；六、计算经验调频分量的正交分量；七、计算瞬时相位：八、计算调幅带宽和调频带宽；九、将调幅带宽和调频带宽作为支持向量机的输入，对脑电图信号进行分类。该方法不受信号乘积的Hilbert变换约束，避免新的骑行波的产生并且具有很好的局部特性，是对现有的脑电图信号分类方法的不足进行改进。