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| 基于PSO-SVM方法的电源线传导泄漏信号识别与还原 |
| 周长林 钱志升* 王勤民 余道杰 程俊平 |
| (解放军信息工程大学 郑州 450001) |
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摘要 针对显示器电源线传导泄漏信号中红信号识别的难题，该文提出基于粒子群(PSO)算法优化支持向量机 (SVM)的识别方法。首先对传导泄漏信号进行滤波预处理并分段，然后利用粒子群-支持向量机(PSO-SVM)对传导泄漏信号进行训练、分类并与SVM分类性能进行对比，最后应用PSO-SVM实现了显示图像的还原。结果表明此算法可以准确实现电源线传导泄漏信号中红信号的识别，且识别率明显高于SVM分类器。
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| 关键词 ：
传导泄漏,
电源线,
识别,
粒子群-支持向量机,
还原
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收稿日期: 2017-12-04
出版日期: 2018-06-07
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| 基金资助:国家自然科学基金(61271104, 61201056) |
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