【摘 要】
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数字系统微弱泄漏电磁波信号检测与分析的研究具有重要的实际应用价值,关键在于准确检测出微弱电磁波信号并快速分析出微弱泄漏电磁波信号特征。针对数字系统微弱泄漏电磁波
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数字系统微弱泄漏电磁波信号检测与分析的研究具有重要的实际应用价值,关键在于准确检测出微弱电磁波信号并快速分析出微弱泄漏电磁波信号特征。针对数字系统微弱泄漏电磁波信号的检测算法,建立了快速傅立叶变换(FFT)和小波变换相结合的数学模型,提出一种基于小波变换的FFT改进算法,并对其仿真结果进行了分析和讨论。该方法利用小波分析中的Mallat算法进行数据的二抽取,从而可以减少快速傅立叶变换的采样点,减少分析时间,提高信号的检测速度。仿真实验证明,经过小波分层以后再进行FFT所需要的时间,只是直接FFT所需时间的0.07倍。此方法简单,容易实现,而且能快速地检测淹没在随机噪声中的低信噪比的微弱信号,可以满足实时检测目的。在比较和分析了K均值聚类算法和自适应聚类算法的基础上,本文设计和建立了一种动态K-均值聚类算法,作为数字系统微弱泄漏电磁波信号的后期分析算法。用Matlab软件成功实现了对动态K-均值聚类算法的仿真,对检测到的实验数据进行聚类分析,提取了数字系统微弱泄漏电磁波的信号特征。数字系统A的微弱泄漏电磁波信号为208.8—208.9MHz之间多频点信号,数字系统B的微弱泄漏电磁波信号为428-433MHz之间多频点信号,与其相应测试方案的结果一致,证实了动态K-均值聚类算法的有效性和准确性。
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