[发明专利]基于卷积神经网络的频率合成器类型识别方法在审
| 申请号： | 202110570134.7 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113326757A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 蒋伊琳;尹希航;宋宇;尹子茹;陈涛;郭立民;刘鲁涛;赵忠凯 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的频率合成器类型识别方法，包括如下步骤：步骤一：建立DDS相位截断模型；步骤二：建立带有小数分频杂散的Fractional‑N PLL模型；步骤三：对步骤一和步骤二的模型进行仿真，得到四十种频率的信号；步骤四：训练CNN模型，实现对频率合成器类型识别；所述步骤四具体为：将仿真信号的时频图像输入进卷积神经网络中，CNN模型包括一个输入层、3个卷积层、3个池层和2个完全连接层。本发明CNN更适合于与时频图像相结合的频率合成器类型识别，即使在信噪比较低的情况下，也能获得较高的识别率。将任一信号输入训练好的CNN模型，能够快速准确地输出识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 频率 合成器 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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