[發明專利]一種卷積神經網絡實現的信號曲線自動解卷積方法在審
| 申請號： | 202110666278.2 | 申請日： | 2021-06-16 |
| 公開（公告）號： | CN113361435A | 公開（公告）日： | 2021-09-07 |
| 發明（設計）人： | 劉元杰;林建涵 | 申請（專利權）人： | 中國農業大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 卷積 神經網絡 實現 信號 曲線 自動 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種卷積神經網絡實現的信號曲線自動解卷積方法，其特征在于，所述方法包括：
使用人工生成的模擬訓練樣本；
訓練卷積神經網絡作為模型進行自動化解卷積；
使用訓練成功的模型對信號曲線執行解卷積操作。
2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，人工生成模擬訓練樣本的方式為，將隨機產生的高斯形、矩形、三角形脈沖信號峰進行任意疊加，通過隨機生成的多項式曲線與均勻分布的白噪聲模擬背景噪聲，將信號峰與背景噪聲相加得到模擬的信號曲線。
3.根據權利要求2所述方法，其特征在于，所述疊加方式為隨機位置重疊求和，求和系數為隨機選取。
4.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述使用卷積神經網絡智能模型進行自動化識別，輸出結果為依照次序排列的解卷積后的孤立信號峰。
5.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述訓練為多級網絡訓練，前級網絡的輸出為后級網絡的輸入，多級分解。
6.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述使用訓練成功的系統對輸入的信號曲線執行處理任務，處理對象為輸入原始曲線，輸出結果為其包含的脈沖信號分解后的位置與形狀。
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