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公开(公告)号：CN113033457A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110378856.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种软故障识别模型训练和软故障识别方法、装置，其中，软故障识别模型训练方法包括：获取多个正常样本信号的数字谱、以及多个带标签的软故障样本信号的数字谱；计算各正常样本信号的残差谱；基于各正常样本信号的残差谱，训练自动编码器；计算各软故障样本信号的残差谱；基于各软故障样本信号的残差谱、各软故障样本信号的标签、以及完成训练的自动编码器，训练支持向量机；确定由完成训练的自动编码器和完成训练的支持向量机组成的软故障识别模型。以此，提高软故障识别模型的识别精度，从而提高软故障识别结果的准确性和泛化性。
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公开(公告)号：CN111541482A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010311674.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明实施例提供了一种直接检测光通信系统中数字信号预处理方法及装置，包括：获取经过数字预补偿的第一数字信号；确定第一数字信号的互补累计概率分布；根据互补累计概率分布以及预设的削峰概率门限，确定正削峰门限和负削峰门限，将大于正削峰门限的幅值削减至正削峰门限，将小于负削峰门限的幅值增加至负削峰门限，得到第二数字信号；基于预先获取的数模转换器的量化标准值，对第二数字信号中每个采样点的幅值进行近似量化，得到第三数字信号；根据幅值搬移序列将第三数字信号中部分采样点的幅值上移或下移特定量化间隔，得到预处理后的数字信号。能够降低发射端低分辨率数模转换器产生的量化噪声的影响，提升直接检测光通信系统的信噪比。
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公开(公告)号：CN113033457B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110378856.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种软故障识别模型训练和软故障识别方法、装置，其中，软故障识别模型训练方法包括：获取多个正常样本信号的数字谱、以及多个带标签的软故障样本信号的数字谱；计算各正常样本信号的残差谱；基于各正常样本信号的残差谱，训练自动编码器；计算各软故障样本信号的残差谱；基于各软故障样本信号的残差谱、各软故障样本信号的标签、以及完成训练的自动编码器，训练支持向量机；确定由完成训练的自动编码器和完成训练的支持向量机组成的软故障识别模型。以此，提高软故障识别模型的识别精度，从而提高软故障识别结果的准确性和泛化性。
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公开(公告)号：CN111541482B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010311674.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明实施例提供了一种直接检测光通信系统中数字信号预处理方法及装置，包括：获取经过数字预补偿的第一数字信号；确定第一数字信号的互补累计概率分布；根据互补累计概率分布以及预设的削峰概率门限，确定正削峰门限和负削峰门限，将大于正削峰门限的幅值削减至正削峰门限，将小于负削峰门限的幅值增加至负削峰门限，得到第二数字信号；基于预先获取的数模转换器的量化标准值，对第二数字信号中每个采样点的幅值进行近似量化，得到第三数字信号；根据幅值搬移序列将第三数字信号中部分采样点的幅值上移或下移特定量化间隔，得到预处理后的数字信号。能够降低发射端低分辨率数模转换器产生的量化噪声的影响，提升直接检测光通信系统的信噪比。
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