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摘 要:本发明公开了一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法,属于信号处理技术领域,设计了一种模仿传统算法估计盲源分离的混合矩阵过程的神经网络模型,该模型能够更好的分离源信号。首先利用该网络的一维卷积层自动提取观测信号的特征,基于该特征分别实现生成分离矩阵和调整缩放系数两个功能,然后利用分离矩阵分离观测信号得到初步分离信号,随后利用缩放系数对初步分离信号进行缩放得到最终的分离信号。解耦卷积神经网络功能明确、结构清晰,能够实现在大数据集下信号快速精确分离及分离信号幅度有效确定,该方法不仅能够分离独立信号,还能分离相关信号。本发明能在低信噪比下准确估计源信号,提高水声信号接收质量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211381399.3 | 专利名称: | 一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法 |
申请日: | 2022-11-07 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04B13/02搜分类 网络 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |