文件名称：雷达辐射源分选识别资料（基于深度学习实现）
文件大小：42.41MB
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更新时间：2021-04-04 17:06:31
电子对抗 深度学习
电子对抗中雷达辐射源分选识别资料（论文资料） 主要基于深度学习算法实现
【文件预览】：
雷达辐射源分选
----一种深度学习的雷达辐射源识别算法_周志文.caj(568KB)
----并行化深度学习算法及其应用研究_付小利.caj(5MB)
----基于小波变换和深层稀疏编码的SAR目标识别_李帅.caj(285KB)
----基于稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法_马捷.caj(336KB)
----几种雷达辐射源信号降噪算法比较分析_吴惟诚.caj(368KB)
----基于深度协同稀疏编码网络的海洋浮筏SAR图像目标识别_耿杰.caj(722KB)
----基于栈式自编码器特征融合的SAR图像车辆目标识别_康妙.caj(4.55MB)
----基于流形学习的雷达辐射源识别技术_顾阳阳.caj(5.04MB)
----基于改进SAE网络的织物疵点检测算法_景军锋.caj(2.96MB)
----基于稀疏表示和深度学习的SAR图像目标识别研究_阮怀玉.caj(3.81MB)
----基于全噪声自动编码器的深度神经网络优化算法_夏林.caj(3.51MB)
----基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法_赵飞翔.caj(4.75MB)
----多平台干扰资源智能调度模型与方法_熊维毅.caj(6.92MB)
----基于降噪自编码器的相控阵雷达工作模式识别_英_刘浩东.caj(629KB)
----基于时频图像处理的雷达辐射源信号识别方法研究_侯瑞利.caj(5.31MB)
----基于SLIDE_SVM的雷达辐射源信号识别_黄颖坤.caj(730KB)
----雷达辐射源识别算法综述_周志文.caj(301KB)
----基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别_周东青.caj(316KB)