有DNN wiener相关代码复现吗
时间: 2024-02-01 17:03:58 浏览: 26
是的,有DNN Wiener滤波器的相关代码复现。以下是一个使用Python和TensorFlow实现DNN Wiener滤波器的简单示例代码:
``` python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 生成训练数据
N = 10000 # 数据个数
T = 20 # 信号长度
K = 5 # 噪声个数
SNR = 5 # 信噪比
x = np.random.randn(N, T) # 信号
n = np.random.randn(N, T, K) # 噪声
d = x[:, None, :] + 10 ** (-SNR / 20) * n # 观测信号
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(T, K)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(T, activation='linear')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(d, x, epochs=100, batch_size=128, validation_split=0.1)
# 使用模型进行预测
x_pred = model.predict(d)
```
在这个示例代码中,我们首先生成了包含一个信号和多个噪声的训练数据。然后,我们构建了一个包含多个隐藏层的DNN模型,并使用均方误差作为损失函数进行训练。最后,我们使用训练好的模型对观测信号进行预测,得到了估计的信号。