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基于深度學習的信源數(shù)估計方法
關(guān)鍵詞：盲源分離 源數(shù)估計 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：信號的盲源分離一直是一項重要的工作,信號源數(shù)估計是盲源分離的重要步驟。對單通道接收信號的源數(shù)估計方法進行了研究,通過將信號變換到時頻域,引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行問題求解。針對該時頻圖像的特點,為源數(shù)估計設(shè)計了相應的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種3CPB模型,能初步達到較高的源數(shù)估計的準確度。模型可在有色噪聲的干擾下、不同信噪比情況下較好地完成信號源數(shù)目估計的任務(wù),為源數(shù)估計方法提供了一種新的技術(shù)路線。
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