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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的水声阵列信号二维波达方向估计方法,本发明首先基于小波变换对型水声阵列接收信号进行预处理,提取水声信号时频特征,在保留原信号重要信息的前提下,利用线性因子对信号特征进行增强,降低噪声干扰;然后基于奇异值分解对信号进行压缩降维,提取分解后矩阵左上角信号能量部分,摒弃右下角噪声能量部分,增强预处理后信号的时频特征;最后训练基于卷积神经网络的水声阵列信号二维波达方向估计模型,获取准确预测的二维波达方向。本发明能够有效增强信号的时频特性,降低噪声干扰,更精准地预测水声阵列信号二维波达方向。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110572624.0 | 专利名称: | 基于深度学习的水声阵列信号二维波达方向估计方法 |
申请日: | 2021-05-25 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01S3/802搜分类 深度学习 阵列搜索 |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |