[发明专利]一种基于深度学习的Lofar线谱检测方法有效
| 申请号： | 202010139834.6 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111401548B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 韩一娜;李雨烟;刘清宇;马远良 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G01S7/539;G06T3/40;G06T7/11 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的Lofar线谱检测方法，主要针对不规则波动的低信噪比的线谱检测与恢复问题。本发明将深度学习应用于线谱检测问题，使用卷积神经网络对线谱图像和噪声图像进行分类，并利用可视化策略恢复线谱，其效果远远超出传统线谱检测中人类视觉的感知范围，可以检测和恢复更低信噪比的线谱图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 lofar 线谱 检测 方法 | ||
【主权项】：
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