[发明专利]一种基于深度学习的信号噪底估计方法有效
| 申请号： | 202010734866.0 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111885624B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 李建清;黄浩 | 申请（专利权）人： | 成都海擎科技有限公司 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610094 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信号噪底估计方法，包括以下步骤：根据真实宽带功率谱中噪底信号变化规律，模拟产生一维宽带功率谱信号训练样本，将训练样本按比例分成训练集和验证集；设计基于深度卷积自编码器的一维深度卷积神经网络结构；将模拟产生的训练样本幅值进行归一化处理，并将训练集和验证集输送给卷积神经网络进行迭代训练，综合损失大小和评价结果，调整网络结构和参数，保存训练好的网络模型；将采集到的真实宽带功率谱幅值归一化处理，并记录功率谱最小幅值和幅值跨度，将归一化后的数据输送给训练好的网络模型进行计算，将结果结合归一化过程记录的真实功率谱的最小幅值和幅值跨度，计算得到最终真实功率谱的噪底估计大小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信号 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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