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题名在GB系统下看BIG5中文的常用方法
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出处
《软件》
2003年第2期57-57,共1页
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文摘
想必很多人都曾经碰到过在GB系统下想看BIG5中文的问题,有些人轻易解决,有些人陷入迷惘。其实用软件是讲究经验的,无它,熟尔。下面我把几种常用的方法总结一下,主要是它们的详细图解,方便查看。如果大家有更好、更简便的办法,欢迎续帖,希望起到集思广益的作用。
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关键词
GB系统
BIG5中文
系统内码
msie
代码转移器
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多尺度信息熵的雷达辐射源信号识别
被引量:21
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作者
黄颖坤
金炜东
葛鹏
李冰
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机构
西南交通大学电气工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1084-1091,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1200401-102F)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682017CX046)~~
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文摘
随着雷达信号的日益复杂,从实数序列中提取特征变得越来越困难,但当它们表示成符号序列时,通常能更容易地挖掘出有效的特征参数。因此,该文提出一种基于多尺度信息熵(MSIE)的雷达信号识别方法。首先通过符号聚合近似(SAX)算法在不同字符集尺度下将雷达信号转换为符号化序列;然后联合各符号序列的信息熵值,组成MSIE特征向量;最后,使用k邻近算法(k-NN)作为分类器实现雷达信号的分类识别。通过仿真6种典型的雷达信号进行验证,结果表明该方法在信噪比(SNR)为5 dB时,不同雷达信号的识别正确率大于90%,并且优于传统的基于复杂度特征(盒维数和稀疏性)的识别方法。
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关键词
雷达信号识别
符号聚合近似算法
多尺度信息熵
k邻近算法
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Keywords
Radar signal identification
Symbolic Aggregate approXimation (SAX) algorithm
Multi-Scale Information Entropy (msie)
k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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