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基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法
引用本文:王琦,杜海龙,陈玫玫,韦健.基于卷积编解码网络的自由感应衰减信号提取方法[J].实验技术与管理,2022(1):59-61.
作者姓名:王琦  杜海龙  陈玫玫  韦健
作者单位:吉林大学通信工程学院
基金项目:国家自然科学基金(61901187);吉林省自然科学基金(20190201111JC)。
摘    要:在实际应用中,自由感应衰减信号(FID)数据中通常含有大量噪声干扰,直接影响了检测结果的准确性。该文针对上述问题,设计了一种基于卷积编解码网络的FID信号提取方法。即在卷积神经网络的框架下,通过训练学习复杂噪声背景下FID数据时频谱与纯净FID信号时频谱之间的映射关系,实现FID信号的噪声压制,再经短时傅里叶逆变换完成FID信号的提取。在卷积网络训练中同时考虑了FID信号的实部和虚部特征,更好地保留了其相位信息。实验结果表明:提出的FID信号提取方法可以在多种噪声同时存在的情况下有效地压制噪声,且不损失FID信号。该方法可作为深度学习课程的验证性实验,也可作为创新性实验内容。

关 键 词:自由感应衰减  卷积编解码网络  时频谱

Free induction decay signal extraction method based on convolutional encoder-decoder network
WANG Qi,DU Hailong,CHEN Meimei,WEI Jian.Free induction decay signal extraction method based on convolutional encoder-decoder network[J].Experimental Technology and Management,2022(1):59-61.
Authors:WANG Qi  DU Hailong  CHEN Meimei  WEI Jian
Institution:(College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130000,China)
Abstract:
Keywords:free induction decay  convolutional encoder-decoder network  time-frequency spectrum
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