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基于多阶差分幅度相位调制的高阶光正交频分复用技术研究
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作者 孙玥 魏欣 胡国兵 《激光杂志》 北大核心 2015年第11期122-125,共4页
在高阶光通信系统中,通常采用较复杂的信号补偿和均衡方法来恢复信号性能;通过增加导频信息及均衡阶数来提升系统性能,但是却忽略了算法的复杂度及信息的冗余度算法。针对此问题,本文在分析正交频分复用(OFDM)技术基本原理的基础上,提... 在高阶光通信系统中,通常采用较复杂的信号补偿和均衡方法来恢复信号性能;通过增加导频信息及均衡阶数来提升系统性能,但是却忽略了算法的复杂度及信息的冗余度算法。针对此问题,本文在分析正交频分复用(OFDM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于多阶差分幅度相位调制(m DAPSK)的高阶光正交频分复用通信方法;同时搭建了实验平台并进行了相关性能分析。由实验结果可知:由于m DAPSK调制信号具有差分特性,接收端不需要进行信道均衡处理,不仅可以提高信号频带利用率,而且可以降低设计复杂度;与采用信道均衡的QAM调制信号相比,不采用信道均衡的m DAPSK调制高阶光信号具有相当的误码性能及更好的抗非线性性能。 展开更多
关键词 多阶差分幅度相位调制 正交频分复用 光通信
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离散差分模块在癫痫脑电分类中的应用 被引量:7
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作者 潘奕竹 沈娜 《电子测量技术》 北大核心 2021年第1期70-75,共6页
针对癫痫脑电信号多分类的精度提升问题,提出了一种基于信号转差分模块与卷积模块结合的分类算法。信号转差分模块对原始脑电信号进行多阶差分运算,得到描述其波动特征的差分表示;然后卷积模块动态学习的方式将差分脑电信号转换为图片,... 针对癫痫脑电信号多分类的精度提升问题,提出了一种基于信号转差分模块与卷积模块结合的分类算法。信号转差分模块对原始脑电信号进行多阶差分运算,得到描述其波动特征的差分表示;然后卷积模块动态学习的方式将差分脑电信号转换为图片,利用预训练的卷积神经网络来提取信号特征并实现自动分类。分类结果表明,与现有研究相比,所提出的方法的最高提升了8.1%的分类准确率。在两分类问题上达到了99.8%的分类准确率,在三分类问题上获得了92.8%的准确率,在五分类问题上取得了86.7%的准确率。说明信号转差分模块对于脑电信号分类问题有积极作用。 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征提取 脑电信号分类 多阶差分
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