1 批量归一化和残差网络 批量归一化是对每次训练或推理的数据作标准化操作。在训练时是用实际的计算的均值和标准差（近似,由于要防止分母为零，引入了一个极小量）。在推理时用移动平均法估算出的均值 和方差。 残差网络和dense网络的区别是，前者通过残差运算来实现输入和输出的融合，后者直接拼接输入变量到输出。残差网络不会改变输出的维度，但是dense网络会逐渐增加输出维度
②、特征信号的分类识别：特征信号分类是基于脑电信号根据不同的运动或意识能使脑电活动产生不同响应的特性，确定运动或意识的类型与特征信号之间的关系。信号分类结果的好坏取决于两个方面的因素：一是要进行分类的特征信号是否具有明显的特征，即特征信号的性质；二是分类方法是否有效。 集中具有代表性的BCI特征信号分类有：i：人工神经网络ANN：人工神经网络是BCI系统应用最多的分类器。由于其应用简单，参数选择方
1.算法概述频谱感测是认知无线电的一项关键技术。我们将频谱感知作为一个分类问题，提出一种基于深度学习分类的感知方法。我们归一化接收信号功率以克服噪声功率不确定性的影响。我们使用尽可能多的信号以及噪声数据来训练模型，以使训练后的网络模型能够适应未训练的新信号。我们还使用迁移学习策略来提高实际信号的性能。进行了广泛的实验以评估该方法的性能。 1.1能量检测能量检测法是一种非相干的检测手段，与
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2023-10-16 20:44:33
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学习——信号调制识别 （一） 看了《通信信号调制识别技术及其发展》这一论文后，将学习到的知识记录在这篇博客里。1、通信信号调制识别技术 调制识别问题从本质上来说是一种典型的模式识别问题。其基本框架如图所示： 调制识别由三部分组成：信号预处理、提取特征参数和分类识别。信号预处理部分包括载波同步、频率下变频、噪声抑制以及对信噪比、符号周期、载波频率等参数的估计。特征提
1．1 电磁环境 electromagnetic environment 存在于给定场所的所有电磁现象的总和。 1．2 电磁噪声 electromagnetic noise 一种明显不传送信息的时变电磁现象，它可能与有用信号叠加或组合。 1．3 无用信号 unwanted signal，undesired signal 可能损害有用信号接收的信号。 1．4 干扰信号 interfering sig
# Java如何识别微信号
微信号是在微信平台上注册的唯一标识符，可以用来识别用户。在Java中，我们可以通过一系列步骤来识别微信号。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[打开微信] --> B[点击“我”]
B --> C[点击“设置”]
C --> D[点击“账号与安全”]
D --> E[输入账号密码]
E -->
工作原因做了些信号处理的工作，期间玩了很多测量仪器，一些学习笔记遂拿来分享。1. 基本概念调制：调制就是使一个信号（如光、高频电磁振荡等）的某些参数（如振幅、频率等）按照另一个欲传输的信号（如声音、图像等）的特点变化的过程。解调：是调制的逆过程，作用是从已调信号中取出原来的调制信号。调制波：是用调制信号调制以后的非正弦波，也就是要传递的信息。调制波（信息）和载波叠加在一起就是调制信号。这个叠加的过
4G网络制式1、移动 ：TD-LTE2、联通 ：TD-LTE和FDD-LTE混合3、电信 ：TD-LTE和FDD-LTE混合3G网络制式1、移动 ：TD-SCDMA 2、联通 ：WCDMA 3、电信 ：CDMA2000 &nb
问：我手机屏幕左上角显示出五格无线信号(wireless signal bars)，代表什么意思？答：这些信号格的用意，是显示出手机与无线网络连接的能力，这是根据手机收到的无线电信信号有多强而定。这五格测量从无线基站接收信号的分贝(decibels)强度。问：信号格数的多寡代表什么意义？答：你的所在位置愈是接近无线塔台，或你从无线塔台收到的信号愈强，你手机上显示的信号强度可能就愈强，也就是格数就
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2023-10-03 07:43:43
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类型识别 C++中如何得到动态类型？ #include <iostream> #include <string> usin
原创
2023-06-06 07:24:53
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# iOS 信号 SIGABRT 深入解析
在 iOS 开发过程中，开发者常常会遇到信号 `SIGABRT`，这是一个用于表示程序异常终止的信号。本文将对 `SIGABRT` 的成因、如何捕获和调试此信号进行详细介绍，并提供相关代码示例和可视化的流程与关系图，帮助开发者更好地理解这个问题。
## 什么是 SIGABRT？
`SIGABRT` 是由程序通过调用 `abort()` 函数主动引发
语音识别系统功能对比语音识别技术的两个发展方向，由于基于不同的运算平台，因此具有不同的特点。大词汇量连续语音识别系统一般都是基于PC机平台，而语音识别专用芯片的中心运算处理器则只是一片低功耗、低价位的智能芯片，与一台甚至多台PC机相比起来，其运算速度，存储容量都非常有限，因而这些由专用芯片实现的语音识别系统有如下几个特点：1、多为中、小词汇量的语音识别系统，即只能够识别10~100词条。只有近一两
近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。因此，我们采用AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。1 语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连
傅里叶级数用在周期信号，而傅里叶变换应用在周期和非周期信号里。也可以分周期信号用傅里叶级数，而能量信号使用傅里叶变换（因为除了全0以外，能量信号都是非周期信号）。傅里叶变换/级数只是一种分析工具，是用来分析频谱的。频谱一般指信号的频率内容，频谱分析是理论分析，频谱估计是实际测量再判断，所以会有一定误差。把原信号分解成以正余弦或复指数函数表示的好处是，这两种基本单元信号通过LTI系统频率不变，只可能
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2023-09-16 22:00:38
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大家都知道，LTE有两种制式：TDD（时分双工）和FDD（频分双工）。三大运营商中，中国移动拥有的合法牌照是TDD－LTE（虽然也在偷着干FDD－LTE），联通和电信拥有FDD－LTE牌照。今天小编就简要的分析一下哪种制式更牛X。TDD是时分双工通信，顾名思义采用时分复用方式。上下行在同一个频点上，利用不同的时隙进行区分。在移动通信系统中，移动端与基站之间通信使用同一频率，某一时间段内移动端向基
我们的模型训练出来想给别人用，或者是我今天训练不完，明天想接着训练，怎么办？这就需要模型的保存与读取。看代码：import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
#输入数据
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.no
非常抱歉，标题写错了，但是不让我改。。。。这是matlab的实验数据分为四组8个文件，按照1，2，3，4的序号进行命名，并且分为I,Q两路存放，命名格式为data_num_1_I(Q).bin。 四组数据包含的调制方式是QPSK、8PSK、16QAM以及MSK信号。A. 背景调制信号识别是信号检测和信号解调之间的重要步骤，他的目的是在没有其他先验知识的情况下，通过对接收信号的处理，判断出信号的调制
1 简介编辑2 部分代码% mono_pulse(0.15);clc;close all;clear all;eps=0.00001;k=2*pi;theta=-pi:pi/10791:pi;var=sin(theta);nelements=8;d=1;num=sin((nelements*k*d*0.5).*var);if(abs(num)<=eps) num=eps;
原创
2022-05-22 09:08:42
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1.软件版本matlab2017b2.本算法理论知识我们提取信号的8个特征参数。然后将这个参数通
原创
2022-10-10 15:18:00
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在定量遥感或者高光谱遥感中，信息提取主要用到光谱/波谱分析技术。本专题对光谱/波谱分析中涉及的流程及一些技术进行讲解，包括以下内容： 基本概念 遥感反演 波谱识别 1 基本概念 遥感中的光谱分析技术可以理解为基于电磁辐射与物质相互作用产生的波长与反射强度，即地物波谱特征，而进行物质分析的技术。在这个过程中，如果一
