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1.
基于散度比例准则的高分辨距离像特征提取
刘敬 赵峰 刘逸
计算机应用
2012, 32 (04):
1025-1029.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01025
针对传统线性判别分析(LDA)的子空间倾向于保留大类间距离类对的可分性，而丢弃小类间距离类对的可分性的问题，基于子空间应均衡保留各类对可分性的思想，提出一种新的准则——散度比例(PD)准则。PD准则为各类对子空间散度与原空间散度之比的均值，并推导出最大化PD准则的线性判别分析(PD-LDA)的求解过程。采用PD-LDA对高分辨距离像(HRRP)的幅度谱进行特征提取，基于外场实测数据，分别训练了最小欧氏距离分类器和支持向量机(SVM)分类器，两种分类器的识别结果均表明，PD-LDA相比LDA，可显著降低数据维数并有效提高识别率。
参考文献 |
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