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摘要：本发明公开了一种微多普勒雷达数据增强方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：将微多普勒特征样本输入到基于辅助分类器的自动编解码器，输出合成微多普勒特征样本和类别标签；将所述基于辅助分类器的自动编解码器得到的低维表示和对应的类别标签输入到基于时间‑频率因果的生成器，输出考虑时间因果关系的概率分布；根据给定的真实样本提取低维表示，根据真实样本的类别标签作为生成条件，从低维表示生成新表示，从新表示中生成合成样本。本发明利用真实样本训练网络后，可以利用训练完成的网络生成新的样本，进行数据增强，同时数据增强可以显著提高下游分类任务的性能。
主权项：1.一种微多普勒雷达数据增强方法，其特征在于，所述微多普勒雷达数据增强方法包括：将微多普勒特征样本输入到基于辅助分类器的自动编解码器，输出合成微多普勒特征样本和类别标签，以完成所述基于辅助分类器的自动编解码器的训练；将所述基于辅助分类器的自动编解码器得到的低维表示和对应的类别标签输入到基于时间-频率因果的生成器，输出考虑时间因果关系的概率分布，以完成所述基于时间-频率因果的生成器的训练；使用训练后的所述基于辅助分类器的自动编解码器根据给定的真实样本提取低维表示，使用训练后的所述基于时间-频率因果的生成器根据真实样本的类别标签作为生成条件，从低维表示生成新表示，使用训练后的所述基于辅助分类器的自动编解码器从新表示中生成合成样本。
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百度查询： 深圳大学 一种微多普勒雷达数据增强方法、系统、终端及存储介质
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