Resumen

Para resolver el problema del error de adquisición de señal grande causado por el efecto de multipercusión de ondas de radio en un entorno interior, primero se recopila la fuente de señal llevada en la plataforma de movimiento para la señal espectral, y la señal procesada por algoritmos de despeje de umbral de wavelet se extrae y almacena para la extracción de características espectrales. Luego, después del entrenamiento e identificación de datos, la fuente de señal se introduce en el sistema en modo aleatorio para su identificación. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de agrupamiento difuso mejorado (FCA) es un 12,7% más alto que el método de extracción de envolvente espectral (SEEM) en la tasa de reconocimiento de las características espectrales de diferentes modos de fuente de señal.

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Error de adquisición de señal grande; Efecto de multipercorso de ondas de radio; Entorno interior; Algoritmos de umbral de denoising de wavelet; Extracción de características espectrales; Algoritmo de clustering difuso
• Keywords:Large signal acquisition error; Radio wave multipath effect; Indoor environment; Wavelet threshold denoising algorithms; Spectrum feature extraction; Fuzzy clustering algorithm