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摘要
最优分组问题是直方图算法需要解决的一个重要问题,对于分组数如何确定没有一个定量的规则。为此,采用改进的核密度估计算法得到参数的概率密度函数,然后定义直方图上部轮廓线与参数概率密度函数之间的贴近度,以此度量直方图上部轮廓线与参数概率密度函数之间的接近程度,作为最优分组的判决准则。改进的核密度估计算法可以获得接近于理论最优窗宽,利用改进核密度估计算法确定最优分组并用于雷达辐射源信号的参数分析中,结果表明该算法是有效的,可以自动搜索出最优分组数。
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最优分组问题是直方图算法需要解决的一个重要问题,对于分组数如何确定没有一个定量的规则。为此,采用改进的核密度估计算法得到参数的概率密度函数,然后定义直方图上部轮廓线与参数概率密度函数之间的贴近度,以此度量直方图上部轮廓线与参数概率密度函数之间的接近程度,作为最优分组的判决准则。改进的核密度估计算法可以获得接近于理论最优窗宽,利用改进核密度估计算法确定最优分组并用于雷达辐射源信号的参数分析中,结果表明该算法是有效的,可以自动搜索出最优分组数。
