【摘 要】
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根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解（EMD）和整体平均经验模式分解（EEMD）将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征
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根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解（EMD）和整体平均经验模式分解（EEMD）将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数（IMF）。采用支持向量机（SVM）学习算法,将两种方法分解后的各IMF能量占总能量的百分比作为支持向量机分类器的特征向量进行模式识别,分析了特征向量维数对识别率的影响,比较了EMD和EEMD的识别率。EEMD能够消除EMD存在的模式混合问题,识别率更高,达到94%以上。
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