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针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。 相似文献
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基于Arnold置乱的数字图像加密技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从概述图像置乱基本原理出发,说明基于Arnold变换的数字图像置乱及其恢复方法。初步仿真后发现,该法局限于在一个方向上(位置空间)进行图像置乱,图像保密性和彩色图像置乱效果存在局限,因此引入通过密钥改进的Arnold置乱数字图像加密方法,使得图像的安全性和加密效率有效提高。 相似文献
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