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基于轻量化CNN的调制识别及其在ARM Cortex-M嵌入式平台的应用
1
作者 代滔滔 佃松宜 郭斌 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期263-270,共8页
针对无线通信中的调制信号识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轻量化CNN调制识别算法,该算法利用连续多次卷积运算提取信号的空间特征,利用全连接层对特征进行维度映射,通过Softmax层输出识别概率,实... 针对无线通信中的调制信号识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轻量化CNN调制识别算法,该算法利用连续多次卷积运算提取信号的空间特征,利用全连接层对特征进行维度映射,通过Softmax层输出识别概率,实现对多类信号调制方式的识别。将训练好的轻量化CNN模型经X-CUBE-AI压缩后部署到STM32F405RGT6嵌入式微控制器中,并使用RADIOML2016.10a数据集对部署后的模型进行性能测试。实验结果表明,设计的轻量化CNN模型仅占用1474.6 KiB Flash和150 KiB RAM,与其他深度学习网络模型相比具有较少的参数量,在信噪比为0 dB及以上时识别准确率最高可达81.8%,且在ARM Cortex-M嵌入式平台上可以取得和PC平台相媲美的调制信号识别效果,验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 调制信号识别 卷积神经网络 轻量化cnn 部署 ARM Cortex-M
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一种基于轻量化CNN的天文暂现源智能识别方法
2
作者 李晓斌 薛长斌 +1 位作者 戴育岐 周莉 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期112-118,共7页
天文暂现源携带了关于天体本质及演化过程的丰富信息,对暂现源进行探测与研究具有极为重要的科学价值。天文暂现源的辐射峰值大多在X射线或伽马射线,天基望远镜对这些高能波段的观测优势是地基望远镜无法比拟的,更适合于暂现源观测。但... 天文暂现源携带了关于天体本质及演化过程的丰富信息,对暂现源进行探测与研究具有极为重要的科学价值。天文暂现源的辐射峰值大多在X射线或伽马射线,天基望远镜对这些高能波段的观测优势是地基望远镜无法比拟的,更适合于暂现源观测。但由于星载计算机的性能约束,很难实现依托于地面强大算力的复杂检测算法。针对以上问题,提出了基于轻量化卷积神经网络(CNN)模型的天基暂现源检测算法,并在嵌入式ARM平台上实现了模型部署。实验结果表明,本文提出的轻量化CNN暂现源检测算法的模型复杂度和计算量不及Deep Hits算法的1/4,准确率达到96.52%,可应用于星载有限算力平台,实现未来的天基暂现源实时检测。 展开更多
关键词 暂现源检测 轻量化cnn模型 星载有限算力平台 模型部署
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一种轻量化的CNN活动识别方法研究 被引量：3
3
作者 江颉 李一飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1962-1967,共6页
目前大多数人类活动识别研究方法需要人工提取传感器数据特征,将特征值输入到分类器中完成识别,在提取特征值过程中可能会丢失大量的信息,导致活动识别率受到影响.本文提出一种轻量化的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN... 目前大多数人类活动识别研究方法需要人工提取传感器数据特征,将特征值输入到分类器中完成识别,在提取特征值过程中可能会丢失大量的信息,导致活动识别率受到影响.本文提出一种轻量化的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)活动识别方法,首先将加速度数据转化为图像,然后构建CNN模型并研究训练模型压缩方法,最后将图像输入到CNN模型中识别人体的具体活动.实验结果表明,对6种人类活动的平均识别率达到97. 6%,高于目前提出的大部分活动识别方法. 展开更多
关键词 活动识别 加速度 灰度图 轻量化cnn
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