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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，達到特征融合的目的，但該方法僅在特征向量維數相近的情況下效果較好。傳統2DFF特征矩陣構造方法需要在每個特征向量后補0以形成二維特征矩陣，在特征向量維數相差較大時補0個數較多，破壞原始特征向量屬性，使最終識別率降低。針對該問題，提出一種基于奇異值分解（ SVD）的二維特征矩陣構造方法，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0導致信號特性的改變。實驗結果表明，該方法在各特征向量維數相差較大的情況下，可獲得比在向量后直接補0的特征矩陣構造方法更高的識別率。
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