深入分析并综合了单音干扰、宽带噪声干扰、多音干扰、扫频干扰等典型干扰信号时域、频域、变换域等多维域特征参数的提取方法,并提出了一种基于决策树算法的干扰识别方法,且该方法所需的特征参数较少,有助于减少运算量。仿真结果表明,对于典型干扰样式,所提干扰识别算法比传统的K最近邻算法具有更好的识别性能。
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