[发明专利]一种用于个体识别的特征空间降维方法

摘要

本发明提供一种用于个体识别的特征空间降维方法，先使用Fisher降维选取模糊平面的原始特征优化子集，然后运用K-L降维得到优化子集的最优变换，K-L降维实在进行了一次Fisher降维的基础上再次进行的降维，较原始特征维数已减少了很多，因此运算复杂度大大降低，且选择类间离散度矩阵作为展开矩阵，经K-L降维后得到特征维数低且各分量间不相关的特征向量，保证了降维后的识别性能，降低了计算和存储的要求。

主权项

一种用于个体识别的特征空间降维方法，其特征在于，包括以下步骤：a、先对已知电台信号进行费希尔Fisher降维，得到k维Fisher降维后的信号识别特征空间，k<

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