[发明专利]一种融合一维二维卷积神经网络的深度学习信号分类方法在审
| 申请号： | 202010736397.6 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN112069883A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;项靖阳;崔慧;陈壮志;裘坤峰;钱佳能;李晓慧;邱君瀚 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
一种融合一维二维卷积神经网络的深度学习信号分类方法，包括以下步骤：S1：使用无线电信号作为样本数据，分别处理IQ信号的I通道和Q通道，利用Gram矩阵将它们转化为不同的特征矩阵S |
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| 搜索关键词： | 一种 融合 二维 卷积 神经网络 深度 学习 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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