【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及信號(hào)處理，具體為一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法。
技術(shù)介紹
1、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由多個(gè)層組成，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層，每一層都包含多個(gè)神經(jīng)元，相鄰層之間的神經(jīng)元之間存在連接，并且每個(gè)連接都有一個(gè)權(quán)重，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到輸入數(shù)據(jù)的特征表示，并進(jìn)行相應(yīng)的分類、識(shí)別或預(yù)測(cè)任務(wù)。
2、信號(hào)處理是指對(duì)信號(hào)進(jìn)行獲取、變換、傳輸、存儲(chǔ)和解釋等操作的過(guò)程，這些信號(hào)可以是來(lái)自傳感器、通信系統(tǒng)、生物體內(nèi)等各種源頭的數(shù)據(jù)，信號(hào)處理的目標(biāo)是從這些數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，并對(duì)其進(jìn)行分析和解釋。
3、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于信號(hào)處理中的特征提取、分類、回歸等任務(wù)，可以使用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別、對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、對(duì)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行疾病診斷等，深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大特征提取能力和非線性建模能力使其在信號(hào)處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色。
4、一般的，因?yàn)閭鹘y(tǒng)信號(hào)處理方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器，對(duì)領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)依賴較強(qiáng)，不適用于復(fù)雜的信號(hào)場(chǎng)景，在處理非線性和高維數(shù)據(jù)時(shí)可能表現(xiàn)不佳，無(wú)法充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在信息，對(duì)于某些復(fù)雜的信號(hào)處理任務(wù)，傳統(tǒng)方法可能需要大量的人力和時(shí)間成本來(lái)調(diào)整參數(shù)和優(yōu)化算法，同時(shí)泛化能力可能較弱，對(duì)于新的信號(hào)類型或變化較大的數(shù)據(jù)集可能泛化性能不佳。
5、綜上，需要提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法來(lái)解決上述問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，該方法基于信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，包括以下步驟：
4、s1.收集原始信號(hào)數(shù)據(jù)；
5、s2.對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，包括濾波和去噪；
6、s3.提取處理后信號(hào)的關(guān)鍵特征；
7、s4.將信號(hào)轉(zhuǎn)換成適合深度學(xué)習(xí)處理的格式；
8、s5.使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類、識(shí)別或預(yù)測(cè)；
9、s6.訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型以優(yōu)化其性能；
10、s7.分析dsp代碼，確保其正確性和效率；
11、s8.對(duì)電源噪聲進(jìn)行分析，并設(shè)計(jì)濾波器以優(yōu)化電源質(zhì)量；
12、s9.監(jiān)控電源和系統(tǒng)溫度，確保穩(wěn)定供電且避免過(guò)熱；
13、s10.將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換成適合的輸出格式；
14、s11.控制結(jié)果的輸出，包括顯示、存儲(chǔ)或傳輸；
15、s12.提供用戶接口，允許參數(shù)配置和結(jié)果查看；
16、s13.監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)，確保其穩(wěn)定高效運(yùn)行。
17、信號(hào)處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、dsp代碼審核模塊、電源濾波優(yōu)化模塊、供電及熱問(wèn)題檢測(cè)模塊、輸出處理模塊以及系統(tǒng)管理模塊；
18、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于信號(hào)采集和預(yù)處理；
19、所述信號(hào)處理模塊用于特征提取和信號(hào)轉(zhuǎn)換；
20、所述機(jī)器學(xué)習(xí)模塊用于深度學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練；
21、所述dsp代碼審核模塊用于代碼檢查和性能評(píng)估；
22、所述電源濾波優(yōu)化模塊用于電源噪聲分析和濾波器設(shè)計(jì)；
23、所述供電及熱問(wèn)題檢測(cè)模塊用于電源和溫度監(jiān)控；
24、所述輸出處理模塊用于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和輸出控制；
25、所述系統(tǒng)管理模塊用于提供用戶接口和系統(tǒng)監(jiān)控。
26、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集模塊還包括信號(hào)采集單元和預(yù)處理單元；
27、所述信號(hào)采集單元用于收集來(lái)自傳感器或其他數(shù)據(jù)源的原始信號(hào)；
28、所述預(yù)處理單元用于對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行初步處理，包括濾波、去噪，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
29、優(yōu)選地，所述信號(hào)處理模塊還包括特征提取單元和信號(hào)轉(zhuǎn)換單元；
30、所述特征提取單元用于從預(yù)處理后的信號(hào)中提取關(guān)鍵特征，包括頻率、幅度；
31、所述信號(hào)轉(zhuǎn)換單元用于將信號(hào)轉(zhuǎn)換為適合深度學(xué)習(xí)模型處理的格式，包括時(shí)頻域轉(zhuǎn)換。
32、優(yōu)選地，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模塊還包括深度學(xué)習(xí)單元和模型訓(xùn)練單元；
33、所述深度學(xué)習(xí)單元用于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)分類、識(shí)別或預(yù)測(cè)任務(wù)；
34、所述模型訓(xùn)練單元用于使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。
35、優(yōu)選地，所述dsp代碼審核模塊還包括代碼檢查單元和性能評(píng)估單元；
36、所述代碼檢查單元用于對(duì)dsp(數(shù)字信號(hào)處理)代碼進(jìn)行靜態(tài)分析，檢查潛在的錯(cuò)誤和不規(guī)范的編碼；
37、所述性能評(píng)估單元用于評(píng)估dsp代碼的執(zhí)行效率和資源消耗，確保滿足性能要求。
38、優(yōu)選地，所述電源濾波優(yōu)化模塊還包括電源噪聲分析單元和濾波器設(shè)計(jì)單元；
39、所述電源噪聲分析單元用于分析電源線上的噪聲，確定濾波需求；
40、所述濾波器設(shè)計(jì)單元用于設(shè)計(jì)適合的濾波器以降低電源噪聲對(duì)信號(hào)處理的影響。
41、優(yōu)選地，所述供電及熱問(wèn)題檢測(cè)模塊還包括電源監(jiān)控單元和溫度監(jiān)控單元；
42、所述電源監(jiān)控單元用于實(shí)時(shí)監(jiān)控電源電壓和電流，檢測(cè)供電異常；
43、所述溫度監(jiān)控單元用于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)溫度，防止過(guò)熱造成的性能下降或損壞。
44、優(yōu)選地，所述輸出處理模塊還包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換單元和輸出控制單元；
45、所述數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換單元用于將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為適合輸出或顯示的格式；
46、所述輸出控制單元用于控制結(jié)果的輸出方式，包括顯示屏顯示、存儲(chǔ)或傳輸。
47、優(yōu)選地，所述系統(tǒng)管理模塊還包括用戶接口單元和系統(tǒng)監(jiān)控單元；
48、所述用戶接口單元用于提供用戶交互界面，允許用戶配置參數(shù)和查看結(jié)果；
49、所述系統(tǒng)監(jiān)控單元用于監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，包括硬件狀態(tài)和軟件運(yùn)行狀態(tài)，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：本專利技術(shù)融合信號(hào)處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，充分發(fā)揮了兩者的優(yōu)勢(shì)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)信號(hào)的高級(jí)特征表示，還具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，適用于各種信號(hào)處理任務(wù)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，提高模型的性能和準(zhǔn)確率，同時(shí)，減輕人工特征設(shè)計(jì)的負(fù)擔(dān)，能夠更好地捕捉信號(hào)中的重要信息，且深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性建模能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，適用于各種信號(hào)處理任務(wù)，相比傳統(tǒng)方法，能夠更準(zhǔn)確地建模和處理復(fù)雜信號(hào)，具有廣泛的適用性，在不同領(lǐng)域和應(yīng)用中都能夠發(fā)揮作用。
本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，該方法基于信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，其特征在于，包括以下步驟：
2.信號(hào)處理系統(tǒng)，根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、DSP代碼審核模塊、電源濾波優(yōu)化模塊、供電及熱問(wèn)題檢測(cè)模塊、輸出處理模塊以及系統(tǒng)管理模塊；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，該方法基于信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，其特征在于，包括以下步驟：
2.信號(hào)處理系統(tǒng)，根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、dsp代碼審核模塊、電源濾波優(yōu)化模塊、供電及熱問(wèn)題檢測(cè)模塊、輸出處理模塊以及系統(tǒng)管理模塊；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方法，其特征在于：
...【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：熊偉華，曹麗賢，黃小童，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：吉林化工學(xué)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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