Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统
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Application No.: CN201911234417.3Application Date: 2019-12-05
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Publication No.: CN111191515BPublication Date: 2024-08-09
- Inventor: 吴赛 , 王智慧 , 汪莞乔 , 李哲 , 李许安 , 段钧宝 , 丁慧霞 , 郑伟军 , 李志 , 孟萨出拉 , 滕玲
- Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee: 中国电力科学研究院有限公司,国网浙江省电力有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- Agency: 北京工信联合知识产权代理有限公司
- Agent 姜丽楼
- Main IPC: G06V20/13
- IPC: G06V20/13 ; G06V10/30 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/08

Abstract:
本发明公开了一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统,其中方法包括:对加入噪声的已调信号进行预处理,对经过预处理的已调信号进行计算,获取归一化的循环相关熵谱图;根据所述循环相关熵谱图分析各调制方式在不同信噪比下的循环相关熵谱图特征;将所述循环相关熵谱图特征划分为训练集和测试集,利用所述训练集和所述测试集对深度学习网络进行训练,获取训练后的深度学习网络;通过训练后的深度学习网络对待识别信号进行识别,输出所述待识别信号的调制方式。
Public/Granted literature
- CN111191515A 一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统 Public/Granted day:2020-05-22
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