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基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
频谱分析的关键在于准确识别信号的调制方式,而常用的自动调制识别方法在低信噪比下的识别率低,并且能够识别的信号调制方式种类数少。基于此种情况,提出了一种基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法。该方法使用卷积神经网络、长短时记忆和深度神经网络相结合的神经网络(CLDNN)并将循环谱特征作为该网络的原始输入特征。仿真结果显示所提出的方法在信噪比为-2 dB时能够达到90%的识别准确率,极大的提高了低信噪比情况下的信号识别性能。 相似文献
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为了评估信息设备可靠性,文章借助经典可靠性理论,构建了信息设备的可靠性评价指标体系,提出了基于现场数据的信息设备可靠性评估流程及核心方法,实现了面向主机、存储等设备及其关键部件故障时间点的故障分布模型构建方法及最优分布的评估过程,并结合具体算例进行了演示分析.文章给出的可靠性评价指标体系和可靠性评估方法,为信息设备健康... 相似文献
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