数字通信世界杂志

摘要：常规的通信扰动信号分类方法在处理大规模、多样化的通信扰动信号时存在效率低、准确性不足等问题，难以满足实时性和准确性的双重要求。针对这些问题，本文研究了基于大数据技术的通信扰动信号快速分类方法。该方法首先对通信信号进行小波降噪处理，提高通信信号的信噪比；随后采用多维参数识别扰动信号特征；进一步利用大数据技术对特征向量进行融合聚类，形成具有相似特征的信号簇；最后基于特征相似度匹配实现扰动信号的快速分类。实验结果表明，该方法能够显著提高通信扰动信号的分类效率和准确性。

关键词： 大数据技术;通信扰动信号;快速分类;多维参数;融合聚类;

基金资助： 2022年度江西省高校人文社会科学研究项目，基于元宇宙视域下抚州汤显祖戏曲文化传播路径研究(编号JC22251)；

专辑： 信息科技

专题： 电信技术;计算机软件及计算机应用

分类号： TP311.13;TN914