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基于深度学习的深浅海水声信号分类识别技术 版权信息
- ISBN：9787502495619
- 条形码：9787502495619 ; 978-7-5024-9561-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于深度学习的深浅海水声信号分类识别技术 内容简介
本书详细介绍了如何利用深度学习方法处理水声通信中常见的时间衰落、信号长度变化以及多普勒效应等问题，以在深浅海多途干扰信道下实现高效准确的水声通信信号自动识别。本书可供水声通信领域的工程技术人员和科研人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。
基于深度学习的深浅海水声信号分类识别技术 目录
目录1绪论1.1概述1.2国内外研究现状1.2.1LB识别法1.2.2FB识别法1.2.3基于深度学习的调制识别方法1.3主要内容1.4本书结构安排2理论基础2.1水声信道特征2.1.1浅海水声信道特征2.1.2深海水声信道特征2.1.3深浅海水声信道影响通信的因素分析2.2水声通信特性2.2.1时间衰落模型2.2.2变化信号长度2.2.3多普勒效应2.2.4其他影响因素2.3水声通信模型和通信调制体制2.3.1水声信道模型2.3.2水声通信常用调制体制2.4深度神经网络2.4.1网络结构形式2.4.2传统神经网络方法2.4.3常用深度学习技术2.5信号数据集的产生方式2.5.1深浅海信道形式2.5.2水声信号数据集产生方式2.6本章小结3异构与短连接网络在不同时间衰落模型下的信号调制识别3.1异构卷积神经网络结构3.1.1卷积神经网络运算方式3.1.2具有池化操作的正向与反向传播过程推导3.1.3异构网络结构设计3.2深层短连接网络结构形式3.2.1梯度消失问题分析3.2.2深层短连接网络架构设计3.3实验分析3.3.1基于异构网络的浅海仿真实验3.3.2基于短连接网络的深海仿真实验3.4本章小结4基于深度分支和稀疏多路网络结构的变化长度信号调制识别4.1基于浅海的分支网络结构4.1.1样本批量标准化4.1.2映射向量全局平均池化4.1.3分支网络结构模型4.2基于深海的稀疏多路网络模型4.2.1稀疏网络结构形式4.2.2稀疏多路网络结构4.3实验分析4.3.1基于分支网络结构的浅海仿真实验4.3.2基于稀疏多路网络结构的深海仿真实验4.4本章小结5基于时序和多跳网络在多普勒效应影响下的信号调制识别5.1时序神经网络结构5.1.1基于时序的循环神经网络5.1.2基于门控的循环网络结构5.1.3网络架构随机去激活5.2多跳网络结构形式5.2.1网络模型退化问题分析5.2.2多跳网络结构设计5.3实验分析5.3.1基于时序网络的浅海仿真实验5.3.2基于多跳网络的深海仿真实验5.4本章小结参考文献
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基于深度学习的深浅海水声信号分类识别技术 作者简介
王岩，泰山学院物理与电子工程学院教师。博士毕业于中国海洋大学智能信息与通信系统专业。研究方向：深度学习、信号检测、无线通信、图像处理、自然语言处理分析等。任教课程：通信原理、移动通信、光纤通信、程控交换机。主持山东省自然科学面上基金项目“基于远程水声通信的智能信号识别系统研究”（编号：ZR2022MF347）；参与国家重大科研仪器研制项目“面向深海大洋的智能浮标”[编号：（003）-17-MR-4]、国家自然科学基金重大研究计划项目“面向空间信息网络的分布式水声信号协同处理机理研究与演示验证”（编号：91938204）等。发表学术论文6篇（其中，SCI5篇），授权发明专利7项。
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