[发明专利]一种基于缩放卷积层的信号时频特征提取方法及装置在审
| 申请号： | 202010656997.1 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111898469A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 胡景钊;贾巧妹;王晨;冯筠 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李婷;赵中霞 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于缩放卷积层的信号时频特征提取方法及装置，该方法使用初始化的缩放卷积层的卷积核与信号进行互相关计算，然后判断卷积核大小是否达到初始设定的下界，若没有达到下界则对卷积核进行缩放处理后再次与信号进行互相关计算，直至卷积核大小达到初始设定的下界时，则停止计算；将多个互相关计算结果拼接成能同时表达时频信息的二维张量作为缩放卷积层的最终特征提取结果。本发明有效地解决了在使用深度神经网络对信号进行处理时需要人工提取特征、对时频信息进行建模等复杂的特征工程问题，从而提供了一种无需对信号进行手动特征提取、可同时建模时频信息、适用于信号处理、兼容现有深度学习框架的缩放卷积层。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 缩放 卷积 信号 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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