一种ESMD样本熵结合FCM的电磁信号频谱数据分类方法

摘要

本发明公开了一种ESMD样本熵结合FCM的电磁信号频谱数据分类方法，属于电磁信号处理领域；具体如下：步骤一、利用频谱仪分别测量不同的电磁设备，获取电磁信号的频谱数据；步骤二、对每种电磁设备的每种频谱数据，分别用ESMD方法进行分解，获得各频谱数据的固有模态函数分量；步骤三、对每种频谱数据，利用固有模态函数分量的样本熵作为特征，构成该频谱数据的特征向量；步骤四、将所有频谱数据的样本熵向量输入到FCM算法，输出最优隶属度矩阵和最优聚类中心；步骤五、根据最优隶属度矩阵和最优聚类中心，分析电磁信号频谱数据的分类结果。优点在于：对提取的电磁信号频谱数据进行ESMD分解，获得各个固有模态函数；具有更好的自适应性。

主权项

一种ESMD样本熵结合FCM的电磁信号频谱数据分类方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一、利用频谱仪分别测量不同的电磁设备，获取电磁信号的频谱数据；所有的频谱数据数量为M；步骤二、对每种电磁设备的每种频谱数据，分别用ESMD方法进行分解，获得各频谱数据的固有模态函数分量；步骤三、对每种电磁设备的每种频谱数据，利用固有模态函数分量的样本熵作为特征，构成该频谱数据的特征向量；步骤四、将M个频谱数据的样本熵向量输入到FCM算法，输出最优隶属度矩阵和最优聚类中心；步骤五、根据最优隶属度矩阵和最优聚类中心，分析电磁信号频谱数据的分类结果。