《表2 正确分类率：基于B-Spline神经网络的宽带通信发射机指纹估计》

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《基于B-Spline神经网络的宽带通信发射机指纹估计》

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由图5可知，这3个发射机的特征矢量Fr与Ft具有一定的可分性，可以采用基本的k最近邻（k-nearest neighbor，k-NN）分类法进行分类实验.每个发射机的前33个样本构成训练集，后33个样本作为测试集.k-NN分类器的k取1～4，基于Fr与Ft得到的正确分类率如表2所示.