[发明专利]一种基于时频瀑布图和卷积神经网络的干扰信号识别方法在审
| 申请号： | 202210167723.5 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114580468A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 王可为;刘一甲;吴志豪;王伟;黄赞奇;张海仁;黄叶婷;苏悦悦;李宵杰;戚楠 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时频瀑布图和卷积神经网络的干扰信号识别方法，包括如下步骤：信号接收；信号处理；信号分类；结果输出。本发明能够利用接收到干扰信号的时频瀑布图，判断干扰信号的类型，从而可以驱使系统采取相对应的抗干扰策略，从而保障用户通信的稳定进行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 瀑布 卷积 神经网络 干扰 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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