[发明专利]一种基于生成对抗网络的深度学习信号增强方法在审
| 申请号： | 202011221709.6 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112380939A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 傅晨波;姚虹蛟;黄亮;宣琦;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;G06K9/40;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： | 一种生成对抗网络的深度学习信号增强方法，包括：提取高信噪比信号作为目标信号，再在目标信号中添加定量的高斯噪声，得到对应的低信噪比的噪声信号数据，将目标信号数据与对应的噪声信号数据组成数据对作为实验数据集；分别定义生成器与判别器的模型结构和损失函数，并对输入判别器中的数据进行归一化操作；将数据对作为判别器的输入，将数据对中的噪声信号数据作为生成器的输入。通过对抗训练，最小化生成数据与目标数据分布之间的差异，从而获得实现信号增强的生成器。本发明能够自适应学习信号特性，实现信号增强。本发明提高了低信噪比信号的信噪比，并通过重构星座图，直观得到去噪信号明显比噪声信号干净。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 深度 学习 信号 增强 方法 | ||
【主权项】：
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