【摘 要】
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针对传统线性判别分析（LDA）的子空间倾向于保留大类间距离类对的可分性,而丢弃小类间距离类对的可分性的问题,基于子空间应均衡保留各类对可分性的思想,提出一种新的准则——散
【机 构】
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西安邮电学院电子工程学院,山东工商学院计算机科学与技术学院,西安电子科技大学电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61003199);中央高校基本科研业务费专项(K50510020015);陕西省教育厅自然科学专项(2010JK821);西安邮电学院博士启动基金资助项目(000-1271)
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针对传统线性判别分析（LDA）的子空间倾向于保留大类间距离类对的可分性,而丢弃小类间距离类对的可分性的问题,基于子空间应均衡保留各类对可分性的思想,提出一种新的准则——散度比例（PD）准则。PD准则为各类对子空间散度与原空间散度之比的均值,并推导出最大化PD准则的线性判别分析（PD-LDA）的求解过程。采用PD-LDA对高分辨距离像（HRRP）的幅度谱进行特征提取,基于外场实测数据,分别训练了最小欧氏距离分类器和支持向量机（SVM）分类器,两种分类器的识别结果均表明,PD-LDA相比LDA,可显著降低数据
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