注冊帳號丨忘記密碼?
1.點擊網(wǎng)站首頁右上角的“充值”按鈕可以為您的帳號充值
2.可選擇不同檔位的充值金額,充值后按篇按本計費
3.充值成功后即可購買網(wǎng)站上的任意文章或雜志的電子版
4.購買后文章、雜志可在個人中心的訂閱/零買找到
5.登陸后可閱讀免費專區(qū)的精彩內(nèi)容
打開文本圖片集
摘 要:針對認知物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT) 對低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR) 的頻譜感知性能低下以及傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN) 頻譜感知方法提取數(shù)據(jù)特征不充分導致感知性能差等問題,提出了一種改進殘差網(wǎng)絡(luò)———ResNeXt 的單節(jié)點頻譜感知算法,ResNeXt 只需要設(shè)置少量超參數(shù)且高度模塊化,將該網(wǎng)絡(luò)在圖像處理上的優(yōu)勢應用在頻譜感知問題上,先將接收信號轉(zhuǎn)成二維矩陣并歸一灰度化處理,得到灰度圖像作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。(剩余685字)
登錄龍源期刊網(wǎng)
購買文章
基于深度學習的認知物聯(lián)網(wǎng)頻譜感知算法研究
文章價格:3.00元
當前余額:100.00
閱讀
您目前是文章會員,閱讀數(shù)共:0篇
剩余閱讀數(shù):0篇
閱讀有效期:0001-1-1 0:00:00
違法和不良信息舉報電話:400-106-1235
舉報郵箱:longyuandom@163.com