| 专利号 | 2022113813993 | 申请日 | 2022-11-07 | 专利名称 | 一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法 |
| 授权日 | 2023-03-24 | 专利权人 | 青岛科技大学 | 发明人 | 李爽;王景景;董新利;刘颉;王海红;任翀;马璐;陈文亮 |
| 主分类号 | H04B13/02 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于解耦卷积神经网络的含噪水声信号盲源分离方法，属于信号处理技术领域，设计了一种模仿传统算法估计盲源分离的混合矩阵过程的神经网络模型，该模型能够更好的分离源信号。首先利用该网络的一维卷积层自动提取观测信号的特征，基于该特征分别实现生成分离矩阵和调整缩放系数两个功能，然后利用分离矩阵分离观测信号得到初步分离信号，随后利用缩放系数对初步分离信号进行缩放得到最终的分离信号。解耦卷积神经网络功能明确、结构清晰，能够实现在大数据集下信号快速精确分离及分离信号幅度有效确定，该方法不仅能够分离独立信号，还能分离相关信号。本发明能在低信噪比下准确估计源信号，提高水声信号接收质量。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
