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基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法，该方法首先利用采集到的调制信号样本序列生成原始的周期相关特征数字谱图，并对其进行泛化奇异值分解操作、空间划分操作、消除噪声操作和抑制串扰操作等处理得到原始的最终周期相关特征数字谱图

公开/公告号CN110224956A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-09-10

原文格式PDF
申请/专利权人安徽继远软件有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力有限公司;
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申请/专利号CN201910372387.6
发明设计人吕玉祥;赵永生;郭雅娟;吴庆;朱道华;汪玉成;杨阳;孙云晓;王光发;秦浩;李温静;刘智威;
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申请日2019-05-06
分类号
代理机构重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人余锦曦
地址 230088 安徽省合肥市高新区习友路1800号
入库时间 2024-02-19 13:54:06

1. 基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法 [P] . 中国专利： CN110224956B . 2021.11.23
2. 基于干扰清洗和两阶段训练卷积神经网络模型的调制识别方法 [P] . 中国专利： CN110224956A . 2019-09-10
3. SYNCHRONOUS TRAINING METHOD AND CLUSTER FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MODEL, AND READABLE STORAGE MEDIUM [P] . WO2021056390A1 . 2021-04-01

机译：卷积神经网络模型的同步训练方法和群集，可读存储介质
4. METHOD AND IMAGE PROCESSING DEVICE FOR IMAGE SUPER RESOLUTION, IMAGE ENHANCEMENT, AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MODEL TRAINING [P] . US2021065337A1 . 2021-03-04

机译：用于图像超分辨率，图像增强和卷积神经网络模型训练的方法和图像处理装置
5. Training method and apparatus for convolutional neural network model [P] . 美国专利： US10607120B2 . 2020-03-31

机译：卷积神经网络模型的训练方法和装置