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题名基于双线性反馈神经网络盲均衡算法的研究
被引量：2
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作者
张立毅
刘婷
孙云山
李锵
滕建辅
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机构
天津大学电子信息工程学院
天津商学院信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第27期142-143,151,共3页
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基金
中国博士后科学基金(No.20060390170)
山西省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.20051038)
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文摘
将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。
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关键词
盲均衡算法
双线性反馈神经网络
收敛速度
误码率
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Keywords
blind equalization algorithm
bilinear recurrent neural network（brnn）
convergence rate
Bit Error Ratio（BER）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于CSI的空中手写数字识别方法
被引量：3
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作者
党小超
殷杰
郝占军
乔志强
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
甘肃省物联网工程研究中心
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第9期29-33,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61662070,61762079)
甘肃省科技重点研发资助项目(1604FKCA097,17YF1GA015)
甘肃省科技创新项目(17CX2JA037,17CX2JA039)。
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文摘
针对传统设备无关的手势识别方法中存在受环境影响大、成本高等问题,提出一种空中手写数字识别方法,即AirNum方法。将提取WiFi中的信道状态信息(CSI)信号,经巴特沃斯低通滤波降噪、主成分分析(PCA)降维处理后,使用滑动窗口提取特征值得到手写信息的特征序列,将其输入基于注意力机制的双向循环神经网络(BRNN)模型训练,并使用SoftMax函数进行分类。实验证明:在实验室及空旷教室环境下,该方法可以有效识别手写信息,平均识别精度达到93.7%,与卷积神经网络(CNN)方法、支持向量机(SVM)方法、决策树方法相比,具有更好的识别精度和鲁棒性。
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关键词
空中手写
信道状态信息
注意力机制
双向循环神经网络
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Keywords
air handwritten
channel state information(CSI)
attention mechanism
bidirectional recurrent neural network(brnn)
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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