一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统
本发明给出了一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统,包括接收到通过水声信道进行传输后的水声信号,基于JANUS信号的前导信号的特征在水声信号中判断可能包含JANUS信号的前导信号的时间段,并对这些时间段的信号进行截取;对截取到的信号作分数低阶傅里叶同步压缩变换,将变换得到的时频图像数据构成时频图像集;构建迁移学习网络,将互联网上通用的数据集输入迁移学习网络,基于数据集对迁移学习网络进行预训练获得训练模型,再将时频图像集输入训练模型进行识别,从而识别出JANUS信号。本发明能够更好地抑制脉冲噪声,在低信噪比的水声环境中能够抑制脉冲噪声并减小多径效应带来的影响,提高了识别率。
《一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统》是一发明专利,专利号为 202111628863X,当前法律状态为已下证,由厦门大学提出申请,发明人为李园园;孙海信;周明章,申请日期为2021-12-28,公开(公告)日期为2024-09-13,国际专利分类号(IPC)为 G06F 18/2131 (2023.01)。该专利已下发证书,权利稳定,适合直接办理转让过户,是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更(过户)的一站式专利转让服务,专业顾问全程协助,确保交易合规、安全、高效。专利摘要:本发明给出了一种基于时频谱和迁移学习的水声JANUS信号识别方法与系统,包括接收到通过水声信道进行传输后的水声信号,基于JANUS信号的前导信号的特征在水声信号中判断可能包含JANUS信号的前导信号的时间段,并对这些时间段的信号进行截取;对截取到的信号作分数低阶傅里叶同步压缩变换,将变换得到的时频图像数据构成时频图像集;构建迁移学习网络,将互联网上通用的数据集输入迁移学习网络,基于数据集对迁移学习网络进行预训练获得训练模型,再将时频图像集输入训练模型进行识别,从而识别出JANUS信号。本发明能够更好地抑制脉冲噪声,在低信噪比的水声环境中能够抑制脉冲噪声并减小多径效应带来的影响,提高了识别率。
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