Lightning and nuclear explosion pattern recognition from optical and electromagnetic data

机译：根据光学和电磁数据识别闪电和核爆炸模式

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Lightning electromagnetic and optical pulse data in 2009 and 2010 Hangzhou Zhejiang province and historical data of nuclear explosion were used in pattern classification research. The data preprocessing includes interpolation, filtration, and normalization so on. The wavelet coefficient energy entropy, wavelet pack energy spectrum, and wavelet box counting dimension was introduced to extract feature of the nuclear and lightning electromagnetic pulse data. And the energy spectrum percentage extraction feature method was used in optical ones. Cross validation method was used to optimum the parameter of the Support Vector Machine model. Eigenvectors were fused and more satisfaction results were gotten.

机译：模式分类研究使用了2009年和2010年浙江省杭州市的雷电电磁脉冲和光脉冲数据以及核爆炸的历史数据。数据预处理包括内插，过滤和归一化等。介绍了小波系数能量熵，小波包能量谱和小波盒计数维，以提取核电和雷电电磁脉冲数据的特征。在光学方法中采用了能谱百分比提取特征方法。使用交叉验证方法来优化支持向量机模型的参数。特征向量被融合，获得了更多的满意结果。

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来源
《International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery》|2014年|485-489|共5页
会议地点
作者
Li Peng; Zheng Yi; Han Chao; Ma Yan;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
EMP radiation effects; Explosions; Feature extraction; Lightning; Optical pulses; Signal detection; Cross validation; Eigen value fusion; Electromagnetic pulse; Nuclear explosion; Optical pulse; Support Vector Machine; lightning;

机译：EMP辐射效果;爆炸;特征提取;闪电;光脉冲;信号检测;交叉验证;特征值融合;电磁脉冲;核爆炸;光脉冲;支持向量机;闪电;

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