[发明专利]一种基于深度学习的脉冲波形去噪方法在审
| 申请号： | 202011093353.2 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112149617A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 张浩;田志宇;褚新坤;文永;张庆;朱行林 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院计算机应用研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 621900 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的脉冲波形去噪方法，步骤如下；S10、深度去噪神经网络模型的层次构建；S20、深度去噪模型损失函数的设计；S30、深度去噪模型的训练数据构建；S40、深度去噪模型对实测脉冲波形的去噪效果；本发明，基于在图像识别领域常见的U‑Net模型构建深度网络，U‑Net卷积神经网络模型相比于其他卷积神经网络，能在降噪去除调制的同时，更好的保留数据关键特征。利用数值方法模拟FM‑to‑AM效应，生成有调制噪音波形和相应的无调制噪音波形数据对，用于深度去噪模型的训练。采用小批量数据的随机梯度信息对权重系数进行迭代更新，提高学习速率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脉冲 波形 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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