[发明专利]基于深度学习的宽带信号的压缩感知处理方法及装置有效
| 申请号： | 202210450842.1 | 申请日： | 2022-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN114978381B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 马嫄;刘耀辉;张行健 | 申请（专利权）人： | 深圳大学;哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的宽带信号的压缩感知处理方法及装置，包括：对输入的宽带信号在时域上进行多倍集采样得到离散采样序列；对得到的离散采样序列及输入的宽带信号进行预处理并构建数据集；设计基于深度学习的宽带信号重构神经网络模型ADMM‑net，并初始化ADMM‑net；在模型训练阶段，将训练集的信号数据输入所述ADMM‑net，通过优化算法不断最小化损失函数，获得最优的神经网络参数；将测试集的信号数据输入训练后的ADMM‑net模型，得到重构的宽带信号。本发明中结合深度学习的ADMM‑net在经过网络模型训练之后，在较低采样率及较低信噪比条件下的信号重构准确度更高，且具有一定的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 宽带 信号 压缩 感知 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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