简介： 本发明公开了一种核自适应均值判别分析的高分辨距离像目标识别方法，包括获取原始HRRP信号训练集，进行l₂范数归一化提取功率谱特征，得到预处理后的特征样本集；并采用核函数映射到高维特征空间；配置自适应离散度矩阵；求取最佳投影方向；获得新的非线性降维训练特征集；SVM分类器训练；对待测试原始HRRP信号进行SVM分类识别。本发明方法使核映射空间不仅利用了训练样本的全局信息，而且在信息提取中自适应融入了局部信息，能够获得比常用的特征提取和数据降维方法可分性更强的低维度特征，提高了识别精度。该方法同样适用于其他信号的特征提取和分类情况，如无损检测中利用漏磁信号对裂纹种类、大小的分类，音频信号分类等。