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申请/专利权人：天津师范大学
摘要：本发明提供了一种融合PCA降维的径向基函数神经网络快速方向调制方法，涉及无线通信技术领域，包括：根据窄带线性天线阵列的方向调制方法获取数据集，所述数据集至少包括期望数据、窃听方向数据和相位数据；根据PCA降维的方法获取数据集中最大方差的方向，以识别出数据中的主要特征，将特征向量按照对应的特征值从上至下排列成矩阵，取前s行组成矩阵，将经过PCA降维后的数据传入到径向基函数神经网络，以获取权重数据的调整和更新，进而完成方向调制。本发明能够降低计算复杂度、降低延迟，快速实现方向调制设计。
主权项：1.一种融合PCA降维的径向基函数神经网络快速方向调制方法，其特征在于，包括：根据窄带线性天线阵列的方向调制方法获取数据集，所述数据集至少包括期望数据、窃听方向数据和相位数据；根据PCA降维的方法获取数据集中最大方差的方向，以识别出数据中的主要特征：假设是数据集的第p个特征向量，K维数据通过PCA方法降维到s维，降维过程如下：对数据进行归一化处理，将特征值映射到相同的特定范围；采用Z-Score数据归一化方法对数据进行均值和标准差σk的线性变换，即 根据标准化后的数据计算协方差矩阵，描述数据各个特征之间的相关性： 其中，T表示转置运算；计算协方差矩阵D的特征值和特征向量，将特征向量按照对应的特征值从上至下排列成矩阵，取前s行组成矩阵以获取降维到s维后的数据；将经过PCA降维后的数据传入到径向基函数神经网络，以获取权重数据的调整和更新，进而完成方向调制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津师范大学 融合PCA降维的径向基函数神经网络快速方向调制方法
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