作者：孙丹脉冲响应解卷积web数据特征挖掘
摘要：针对Web数据奇异特征挖掘时，信道对奇异特征具有卷积效应，影响特征挖掘精度。提出一种脉冲响应不变解卷积算法，实现对奇异特征对的盲解卷积，提高奇异特征挖掘性能。利用Web数据奇异特征的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度，采用脉冲响应不变算法对基于该测度的代价函数进行优化求解，从而成功得到解卷积滤波器系数，实现对Web数据奇异特征的盲解卷积。仿真实验表明，采用该算法挖掘Web数据的奇异特征，对于奇异特征信号具有很好的盲解卷积效果，所挖掘的奇异特征相关系数和重构信噪比均较高，特征挖掘聚类性好。
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