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摘要：本发明涉及一种针对低信噪比超短波信号的智能识别方法及系统，该方法包括：对数据集中的信号样本进行数据预处理，将超短波信号经过频谱变换转换成对应的高次方谱图，利用神经网络对高次方谱图中的特征进行提取，对神经网络提取的特征进行超短波信号的识别和分类；将数据集划分为训练集、测试集和验证集，将经过预处理的超短波数据进行划分；采用Mobile‑Net神经网络模型对训练集的训练数据和测试集的测试数据进行训练及测试；验证最终训练好的网络模型对超短波信号识别的正确率。本发明先通过高次方谱方法提取超短波信号的特征，然后利用深度学习再次提取超短波信号特征，有效提高了超短波信号的识别率。
主权项：1.一种针对低信噪比超短波信号的智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对数据集中的信号样本进行数据预处理，将超短波信号经过频谱变换转换成对应的高次方谱图，利用神经网络对高次方谱图中的特征进行提取，对神经网络提取的特征进行超短波信号的识别和分类；步骤二，将数据集划分为训练集、测试集和验证集，将经过预处理的超短波数据按照训练集占比百分之七十、测试集百分之二十、验证集百分之十进行划分；步骤三，采用Mobile-Net神经网络模型对训练集的训练数据和测试集的测试数据进行训练及测试；步骤四，验证最终训练好的网络模型对超短波信号识别的正确率。
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百度查询： 北京扬铭科技发展有限责任公司 一种针对低信噪比超短波信号的智能识别方法及系统
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