【深度学习-论文】通俗易懂的理解多标签识别
文章目录
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- 1. 文章主要内容
- 2. 通俗易懂的理解多标签分类到底是如何实现的
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- 通俗易懂的多标签分类实现介绍
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- 实现步骤
- 为什么这么做？
- 小结
论文题目：Rada r emitter multi-la bel recognition based on residual network
- 基于残差网络的雷达发射机多标签识别
1. 文章主要内容
《基于残差网络的雷达发射机多标签识别》主要讨论了一种基于残差网络（Residual Network，ResNet）的方法，用于在低信噪比环境下对多个雷达发射机信号进行并行识别和分类。文章的关键内容包括以下几个方面：
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问题背景：
- 在低信噪比（SNR）环境中，传统的雷达发射机识别方法难以有效地识别并行的多个雷达发射机信号。
- 为了解决这一问题，作者提出了一种基于深度学习的多标签分类和识别方法，旨在处理多种雷达调制类型。
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方法概述：
- 时频分析：首先，采用短时傅里叶变换（STFT）对接收到的信号进行时频分析，从中提取标准化的时频图像。
- 去噪：通过
深度归一化卷积神经网络（DNCNN）对时频图像进行去噪处理。