基于AE的通信信号降噪的国内外研究现状

时间: 2023-12-15 21:07:27 浏览: 29
近年来,基于自编码器(Autoencoder,AE)的通信信号降噪在国内外得到了广泛研究和应用。以下是一些相关研究的简要概述: 1. 国外研究现状: (1)2016年,Park等人提出了一种基于卷积自编码器(Convolutional Autoencoder,CAE)的OFDM信号降噪方法,将CAE应用于接收端信号预处理,实现了OFDM接收端信号的有效降噪。 (2)2018年,Fang等人提出了一种基于深度自编码器(Deep Autoencoder,DAE)的通信信号降噪方法,该方法可以有效地减少噪声干扰,并且能够扩展到各种不同类型的通信系统。 (3)2019年,Ji等人提出了一种基于变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)的通信信号降噪方法,该方法可以自适应地学习信号的统计特征,并且具有较强的抗干扰性能。 2. 国内研究现状: (1)2017年,张云等人提出了一种基于堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)的OFDM信号降噪方法,通过将SAE应用于接收端信号处理,实现了OFDM信号的降噪和解调。 (2)2018年,刘亚楠等人提出了一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional Autoencoder,DCAE)的通信信号降噪方法,该方法可以有效地减少通信信号中的噪声干扰。 总的来说,基于自编码器的通信信号降噪在国内外均得到了广泛研究和应用,未来还有更多的研究可以探索,例如如何进一步提高抗干扰性能、如何应对不同类型的通信系统等。
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图像融合国内外研究现状

图像融合是将两个或多个图像融合到一起,以产生新的合成图像的过程。这项技术在计算机视觉、医学图像处理、卫星影像处理以及工业应用等领域都有广泛的应用。 国内外在图像融合领域的研究现状如下: 1. 基于传统方法的图像融合 传统的图像融合方法通常涉及多尺度分解、融合规则和重构等步骤。这些方法包括小波变换、拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。 2. 基于深度学习的图像融合 近年来,基于深度学习的图像融合方法得到了广泛的关注。这些方法利用深度神经网络进行图像融合,包括卷积神经网络 (CNN)、生成对抗网络 (GAN)、自编码器 (AE) 等。 3. 应用领域 图像融合在很多领域都有应用,比如医学图像处理、卫星影像处理、军事目标识别、安防监控等。 总体来说,国内外都在不断地探索图像融合技术的新方法和应用领域。未来,随着技术的不断发展,图像融合技术将会得到进一步的提升和应用。

基于深度学习的语音增强目前研究现状

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