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分数多普勒信道估计技术在深度学习中的应用

目录

分数多普勒信道估计技术在深度学习中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

分数多普勒信道估计技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1分数多普勒信道的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2分数多普勒信道估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3分数多普勒信道估计技术的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1深度学习的发展历史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2深度学习的基本组成和原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3深度学习在不同领域的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

分数多普勒信道估计与深度学习的结合点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1分数多普勒信道估计技术的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2深度学习在信号处理中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3结合点的技术实现途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

分数多普勒信道估计与深度学习算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.4模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2数据集的选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.4实验结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2存在的不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3未来研究方向预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

分数多普勒信道估计技术在深度学习中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．28

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2国内外研究现状综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

分数多普勒信道估计技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.1多普勒效应及其在医学成像中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2分数多普勒信道的概念与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3分数多普勒信道估计的基本方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

深度学习在医学影像分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．