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基于二維特征矩陣的二維特征融合（ 2DFF）方法——二維主成分分析法能夠降低特征矩陣的維數(shù)，達(dá)到特征融合的目的，但該方法僅在特征向量維數(shù)相近的情況下效果較好。傳統(tǒng)2DFF特征矩陣構(gòu)造方法需要在每個(gè)特征向量后補(bǔ)0以形成二維特征矩陣，在特征向量維數(shù)相差較大時(shí)補(bǔ)0個(gè)數(shù)較多，破壞原始特征向量屬性，使最終識(shí)別率降低。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于奇異值分解（ SVD）的二維特征矩陣構(gòu)造方法，該方法將所有特征向量首尾相接組合成一維特征向量，利用SVD的分解特性，在保持特征信號(hào)相位不變的情況下，將一維綜合特征向量分解成二維特征矩陣，避免大量補(bǔ)0導(dǎo)致信號(hào)特性的改變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在各特征向量維數(shù)相差較大的情況下，可獲得比在向量后直接補(bǔ)0的特征矩陣構(gòu)造方法更高的識(shí)別率。
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