使用matlab代码,搭建17层深度学习网络,完成线性调频信号短时傅里叶变换后的去噪处理,最后完成逆短时傅里叶变换。
时间: 2024-04-22 20:26:19 浏览: 78
下面是一个使用MATLAB搭建17层深度学习网络完成线性调频信号的短时傅里叶变换去噪处理和逆短时傅里叶变换的示例代码:
```matlab
% 加载线性调频信号数据
load('linear_chirp_signal.mat'); % 请将文件名替换为你自己的数据文件
% 设置短时傅里叶变换参数
window_length = 512; % 窗口长度
overlap_ratio = 0.75; % 重叠比例
% 对信号进行短时傅里叶变换
[~, f, t, spectrogram] = spectrogram(signal, window_length, round(overlap_ratio*window_length), window_length, fs, 'yaxis');
% 对频谱图进行去噪处理
layers = [
imageInputLayer([size(spectrogram,1) size(spectrogram,2) 1])
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
reluLayer()
convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')
];
options = trainingOptions('adam', ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', 128, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress');
% 去噪网络训练数据
noisy_spectrogram = reshape(abs(spectrogram), [size(spectrogram,1), size(spectrogram,2), 1]);
clean_spectrogram = reshape(abs(spectrogram), [size(spectrogram,1), size(spectrogram,2), 1]); % 这里假设干净的频谱图与噪声频谱图相同,实际情况需要根据数据集调整
net = trainNetwork(noisy_spectrogram, clean_spectrogram, layers, options);
% 对噪声频谱图进行去噪
denoised_spectrogram = predict(net, noisy_spectrogram);
% 完成逆短时傅里叶变换
denoised_signal = istft(denoised_spectrogram, window_length, round(overlap_ratio*window_length), window_length, fs);
% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(t, f, 10*log10(abs(spectrogram)));
axis xy; colormap jet; colorbar;
title('原始频谱图');
subplot(2,1,2);
imagesc(t, f, 10*log10(abs(denoised_spectrogram)));
axis xy; colormap jet; colorbar;
title('去噪后的频谱图');
figure;
subplot(2,1,1);
plot((0:length(signal)-1)/fs, signal);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot((0:length(denoised_signal)-1)/fs, denoised_signal);
title('去噪后的信号');
```
在这个示例中,我们首先加载线性调频信号数据,并设置短时傅里叶变换的参数。然后使用MATLAB的`spectrogram`函数对信号进行短时傅里叶变换,得到频谱图。
接下来,我们使用17层的深度学习网络对频谱图进行去噪处理。网络的结构与之前提到的类似,最后一层是一个卷积层用于生成去噪后的频谱图。我们使用`trainNetwork`函数训练网络,并使用`predict`函数对噪声频谱图进行去噪。
最后,我们使用逆短时傅里叶变换函数`istft`将去噪后的频谱图转换回时域信号。然后,我们绘制原始频谱图、去噪后的频谱图和原始信号与去噪后的信号进行比较。
请注意,此示例中的网络结构和训练参数可能需要根据具体情况进行调整。为了获得更好的去噪效果,你可能需要使用更复杂的网络结构和更大的数据集进行训练。
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