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| 基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选 | |
| 作者姓名： | 陈利虎 张尔扬 沈荣骏 |
| 作者单位： | 1. 国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 2. 解放军总装备部科学技术委员会,北京,100080 |
| 摘 要： | 提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好. |
| 关 键 词： | 聚类 K-Means算法 跳频 信号分选 |
| 收稿时间： | 2008-09-19 |
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