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基于改进稠密神经网络的水声信号调制方式类间识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进稠密神经网络的水声信号调制方式类间识别方法,首先接收待识别的水声调制信号,提取水声调制信号特征;运用主分量分析法对水声调制信号特征进行降维去噪;再进行归一化与维度变更;基于稠密神经网络,去掉池化层,得到改进的稠密神经网络,并对该神经网络进行训练;将处理后的水声调制信号特征输入到训练好的改进的稠密神经网络中,最终完成调制方式类间识别。本发明最终实现低延迟、高准确率的水声信号调制方式类间识别,识别方法抗干扰能力强、计算成本低、识别准确率高。

著录项

  • 公开/公告号CN112132027A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 青岛科技大学;

    申请/专利号CN202011006476.8

  • 申请日2020-09-23

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37201 青岛海昊知识产权事务所有限公司;

  • 代理人刘艳青

  • 地址 266061 山东省青岛市崂山区松岭路99号

  • 入库时间 2023-06-19 09:19:57

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