[发明专利]一种基于深度学习的FM解调方法在审
| 申请号： | 202310937047.X | 申请日： | 2023-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN116938656A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 裴张斌;郑仕链;卢为党;陈洁鹏;陈涛;张陆鑫;裘坤锋 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | H04L27/14 | 分类号： | H04L27/14;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于深度学习的FM解调方法，包括以下步骤：1)采集多个频点的高质量广播信号，并使用已有的FM解调方法对其进行解调，解调信号将作为后续所制作数据集的正确标签；2)制作三种非理想环境下的混合FM信号数据集：噪声、瑞利衰落以及单音干扰；3)基于混合FM信号数据集训练自定义的基于回归的卷积神经网络模型；4)利用已训练好的卷积神经网络模型对新接收到的非理想FM信号进行解调恢复。本发明能够尽量克服噪声、瑞利衰落和单音干扰的影响；在各种非理想场景下具有更强的解调性能；在各非理想场景下所恢复的音频质量将会明显高于传统FM解调器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 fm 解调 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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