在自主学习时频图像结构特征与识别方面，首先，针对低信噪比条件下LPI雷

在自主学习时频图像结构特征与识别方面，首先，针对低信噪比条件下LPI雷达波形特征提取困难以及识别率低等问题，提出了基于卷积神经网络和支持向量机（Lenet-5-SVM）相结合的LPI雷达波形识别算法。

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Frequency characteristics and structure at the time of image recognition learning, first, extraction difficulties and problems of the recognition rate for the waveform feature LPI radar low SNR proposed based on convolutional neural network and support vector machine (Lenet-5- SVM) LPI radar waveform recognition algorithm combined.

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In terms of the structural features and recognition of frequency images in self-learning, first of all, the LPI radar waveform recognition algorithm based on convolutional neural network and support vector machine (Lenet-5-SVM) is proposed for the difficulty of extracting the characteristics of LPI radar waveform and the low recognition rate under low signal-to-noise ratio.

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In the aspect of self-learning time-frequency image structure features and recognition, firstly, aiming at the problems of low SNR LPI radar waveform feature extraction and low recognition rate, an LPI radar waveform recognition algorithm based on convolution neural network and support vector machine (lenet-5-svm) is proposed.<br>

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