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2023年 | 32篇 |
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1999年 | 8篇 |
1997年 | 4篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 3篇 |
1993年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
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针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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为了进一步验证SA湍流模式模拟分离流动问题的能力,采用SA(C_υ=30)湍流模型,数值求解定常不可压缩的RANS方程,计算DARPA2潜艇模型定常流动黏性流场和水动力;速度-压力耦合采用SIMPLE方法处理,对流项采用二阶迎风格式,隐式迭代求解方程组。得到的数值计算结果与实验值符合较好。潜艇不同部分对水动力的贡献及受攻角的影响是不同的,升力系数随攻角的增加,艉附体的作用明显增强,而指挥台的作用不是很明显;指挥台和艉附体分别存在时,水动力系数随攻角变化的趋势与全附体时是一致的,曲线不存在奇异性变化。 相似文献