針對傳統(tǒng)降噪方法提取特征繁瑣、參數(shù)選取不易的問題,提出了基于卷積自編碼器（Convolutional Autoencoder,CAE）降噪的方法,對BPSK信號(hào)、加性高斯白噪聲,信噪比-10dB 2dB的數(shù)據(jù)構(gòu)成信號(hào)數(shù)據(jù)集。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段,將加噪后的樣本經(jīng)過卷積自編碼器提取潛在特征,多次訓(xùn)練迭代并且保存模型的參數(shù);在測試階段,利用新產(chǎn)生的測試集完成對該算法的驗(yàn)證與測試,可以觀察到恢復(fù)出的有用信號(hào),且誤碼率有了明顯的降低。實(shí)驗(yàn)表明,相對于傳統(tǒng)信號(hào)降噪算法（例如小波閾值降噪、PCA等）,所提算法不需要人工手動(dòng)提取信號(hào)特征,實(shí)現(xiàn)了對BPSK信號(hào)的降噪處理。 

【文章來源】：信息通信. 2020,(08)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

CAE結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3237082