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本发明公开了一种基于深度学习的脉冲噪声削减方法,包括:随机生成用于模型训练的信息,经过编码、调制、信道传输后与特定参数的高斯白噪声和脉冲噪声叠加;将叠加后的噪声与信息作为神经网络的输入,脉冲噪声序列作为神经网络的标签,训练脉冲噪声检测模型;随机生成需要传递的信息,经过编码、调制后叠加与模型训练参数相同的信道噪声与脉冲噪声;将叠加后的信号与噪声作为模型的输入,用训练好的检测模型检测其脉冲噪声;对模型检测出的脉冲噪声点进行削减;解调信息,根据发送端传递的信息与接收端获取的信息求取误码率。本发明方法简
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112187318 A
(43)申请公布日 2021.01.05
(21)申请号 202010898378.3
(22)申请日 2020.08.31
(71)申请人 南京理工大学
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