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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于深度学习的微弱信号检测方法、系统、设备及介质，方法为，首先构建微弱信号时频矩阵数据集；然后对时频矩阵数据集预处理；构建深度学习信号检测网络，最后利用训练好的网络对微弱信号进行检测；系统、设备及介质能够基于基于深度学习的微弱信号检测方法，进行微弱信号检测；本发明具有更好的检测性能，能够较大程度上提升微弱信号检测的准确率，实时性高可靠性好；能够同时获得信号在时域和频域两个维度的信息，为后续的信号分析处理提供前提；算法具有更好的稳健性。
主权项：1.一种基于深度学习的微弱信号检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一，构建微弱信号时频矩阵数据集：通过信号时频变换和时频信息标注得到微弱信号时频矩阵数据集；步骤二，时频矩阵预处理：通过时频矩阵增强、时频矩阵切割得到增强后的时频矩阵数据集；步骤三，构建深度学习信号检测网络并训练：通过将增强后的时频矩阵数据集输入检测网络进行训练，通过DFL、CIoULoss和BCE相结合的损失函数优化网络参数，得到训练好的检测网络；步骤四，利用训练好的网络对微弱信号进行检测：通过将待测微弱信号的时频矩阵输入检测网络，完成信号存在性判断的同时，得到信号的时频信息。
全文数据：
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百度查询： 西安电子科技大学 一种基于深度学习的微弱信号检测方法、系统、设备及介质
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