[发明专利]一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法在审
| 申请号： | 201811625057.5 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109633289A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 茅剑;刘晋明;黄斌;张杰敏;林家琪;郭城 | 申请（专利权）人： | 集美大学 |
| 主分类号： | G01R29/08 | 分类号： | G01R29/08 |
| 代理公司： | 长沙七源专利代理事务所(普通合伙) 43214 | 代理人： | 郑隽;吴婷 |
| 地址： | 361021 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法，首先采集多个电磁泄漏信号的样本并做降采样，通过倒谱分析提取出电磁泄漏信号中的信息泄漏特征，形成基于倒谱的电磁红信息特征表示，然后通过卷积神经网络对提取出的红信息特征进行大量分类训练，得到关于电磁红信息的检测模型，接着输入待测的电磁泄漏信号样本，同样做降采样和倒谱电磁红信息特征提取，最后利用训练好的电磁红信息检测模型对红信息特征进行识别判定，通过比对检测结果及待测电磁泄漏信号样本自带的先验标签，评估电磁红信息的检测准确率。本发明提供的电磁红信息检测方法可以在低信噪比的环境下检出电磁泄漏信号，灵敏度高且检测准确率高于传统方法。 | ||
| 搜索关键词： | 电磁泄漏 信息检测 卷积神经网络 信息特征 信号样本 降采样 准确率 检测 信息特征提取 先验 比对检测 倒谱分析 低信噪比 信息泄漏 灵敏度 检出 自带 判定 样本 标签 采集 分类 评估 | ||
【主权项】：
1.一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法，其特征在于，首先采集电磁泄漏信号的样本，并通过倒谱分析提取出电磁泄漏信号中隐藏的红信息特征，然后通过卷积神经网络对提取出的红信息特征进行分类训练，得到关于电磁红信息的检测模型，接着输入待测的电磁泄漏信号，并形成该信号基于倒谱的电磁红信息特征表示，最后利用训练好的电磁红信息检测模型对红信息特征进行识别判定。
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