Efficient Residual Shrinkage CNN Denoiser Design for Intelligent Signal Processing: Modulation Recognition, Detection, and Decoding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The noises embedded in signals will degrade the signal processing quality. Traditional denoising algorithms might not work in practical systems since the statistical characteristics of noises might not be learned. To address this issue, we propose an efficient residual shrinkage convolutional neural network (RSCNN) aided denoiser based on the principle of the domain transformation, shrinking and inverse transforming operations conducted by the traditional denoiser. The proposed RSCNN is composed by the batch normalization layer, domain transformation layers, the shrinkage module and inverse transformation layers, wherein transformation layers consist of convolutional layers and the nonlinear activation function. Moreover, we propose a thresholds learning subnetwork to automatically determine the thresholds, so as to enhance noise suppressing performances. Furthermore, we compose the data set by preprocessing the received signals, and design the loss function according to different denoising requirements. To validate the efficiency and universality of the RSCNN aided denoiser, we apply the proposed RSCNN denoiser to three different application scenarios, including the modulation recognition, detection and decoding. After the offline training, at the online deployment stage, we utilize the RSCNN denoiser to reduce the noise power and improve the signal to noise ratios. Simulation results demonstrate that the proposed intelligent denoiser can efficiently improve the signal processing capabilities to achieve higher modulation recognition accuracy, better detection and decoding performances with lower complexity than benchmark schemes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle