摘要：在基于Huang提出的希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang transform,HHT）分析辐射源个体信号时频特征的基础上,针对HHT存在的端点效应问题,提出一种对瞬时频率进行估计的改进HHT算法（improved HHT,IHHT）.仿真实验验证了IHHT算法能够得到信号比较精确的瞬时特征.用IHHT算法得到信号的Hilbert时频谱,并提取实际辐射源个体通信信号的几种时频细微特征,采用有监督学习分类器支持向量机（support vector machine,SYM）、交叉验证搜索最佳参数方法进行分类识别,与传统方法相比,IHHT算法能够比较精确地描述信号的时频特征,平均识别率提高到90%以上.

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