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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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如何培养学生高阶思维能力是目前社会各界非常关注的问题。知识建构教学在促进"浅层学习"转向"深度学习"方面取得的研究,已经得到了国际学习科学领域的广泛认可,而对于如何促进学生高阶思维能力发展具体途径,还需要不断进行探索。研究以小学二年级科学课程为例,按照知识建构的课堂组织了教学设计过程。通过研究发现,知识建构的课堂通过培养学生发散思维能力、发现问题、解决问题的能力和综合能力,可以有效促进学生高阶思维能力的培养。 相似文献
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