基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法及系统
技术特征：
1.一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，步骤一中，获取多个单通道接收的混合信号，具体如下：
3.如权利要求1或2所述一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，步骤二中：
4.如权利要求3所述一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，双重注意力机制的lstm神经网络编码器中输入注意力机制具体实现过程如下：
5.如权利要求3所述一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，双重注意力机制的lstm神经网络解码器中的时间注意力机制具体实现过程如下：
6.如权利要求2所述一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法，其特征在于，步骤四具体如下：
7.一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除系统，基于权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，包括如下模块：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的单通道时频混叠干扰信号消除方法及系统。方法如下：步骤一，获取多个单通道接收的混合信号，每个混合信号包含目标信号及其同频干扰信号；步骤二，构建适用于信号分离的包含双重注意力机制的LSTM神经网络；步骤三，使用上述多个单通道接收的混合信号作为网络输入数据，对构建的LSTM神经网络进行训练，得到应用于单通道时频混叠干扰信号消除的神经网络模型；步骤四，将实采的带有目标信号的混合信号作为单通道时频混叠干扰信号消除的神经网络模型输入，由此输出所需要的无干扰目标信号。本发明无需对目标信号和干扰信号进行精确的参数估计，即插即用，学习训练不受信号样式限制，具备广泛适用性。
技术研发人员：胡俊超,周雪芳,张淼,胡淼
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40126156 】
技术研发人员：胡俊超,周雪芳,张淼,胡淼
技术所有人：杭州电子科技大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：胡俊超,周雪芳,张淼,胡淼
技术所有人：杭州电子科技大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除