[发明专利]一种基于卷积神经网络和迁移学习的智能设备振动通信方法有效
| 申请号： | 202011351885.1 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112511474B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王勇;赵广荣;沈益冉;张越;王天一;辛显楠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04L25/49 | 分类号： | H04L25/49;H04L25/03;H04B13/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于卷积神经网络和迁移学习的智能设备振动通信方法。本发明涉及物联网振动通信技术领域，本发明对智能设备的发送端进行振动信号的比特流分组调制发送；对智能设备的接收端采用信标位检测算法确定振动起点；对三轴加速度计信号进行主成分特征提取，去除信号噪声；对主成分分析特征提取后的加速度信号进行卷积神经网络解码，得到比特位组对应的符号标签；当通信环境发生改变时，进行迁移学习，提高振动信号识别准确率。本发明采用的比特流分组编码结合卷积神经网络解码的方式无需关心组内符号间干扰对传输准确率影响，能加快振动通信速率。相对于振幅调制和频率调制技术，本发明能被当前各种商业化智能设备所通用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 迁移 学习 智能 设备 振动 通信 方法 | ||
【主权项】：
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