稀疏自编码器 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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法律状态：全部已授权审中

项目申报：全部报过没有报过

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本发明公开了一种基于稀疏自编码器的m序列识别方法。首先介绍了m序列的三阶相关函数的峰值特性，验证了利用完整周期m序列或者m序列片段估计的TCF均保持良好的峰值特性。其次，根据m序列TCF特性，提出一种基于三阶相关特征向量的输入样本构造方法。最后，利用稀疏自编码器构建特征学习网络，使用softmax回归对学习到的特征进行分类识别，建立一个稀疏自编码网络分类模型，并将预先构造好的样本输入模型，训练得到一个具有最优识别性能的模型。本发明能有效识别m序列，且在低信噪比条件下识别性能良好。

📄 2018106035303 📂 G06K9_00 👤 杭州电子科技大学 📅 2018-06-12

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基于稀疏自编码器的m序列识别方法

2018106035303 · 杭州电子科技大学

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