论文研究一种基于改进K均值算法的跳频信号分选方法.pdf

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为了在估计聚类数目的同时避免收敛到局部极小值，提出了一种改进的初始聚类中心选取算法。该算法通过形态学处理搜索统计直方图的峰值，根据合并门限正确估计聚类中心的数目和初始位置。将其与传统的K均值算法相结合，可用于跳频信号分选。实验结果表明，与其他K均值算法相比，该改进K均值算法能够以很高的正确率分选跳频信号。

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