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为了有效地解决使用深度神经网络求解波达方向(DOA)估计涉及到的大规模分类器的训练和部署实现,本文提出将传统的one-hot分类器分解为多个类别互质的小分类器,然后联合使用多个互质分类器的分类结果重构原始one-hot标签。首先使用标签分解,将原始标签分解为多个互质的小标签,小标签对应的类别为原始类别对质数取余数的结果。其次,通过独立并行地训练每一个互质分类器,降低了大类别条件下分类器的训练难度。仿真结果表明,相比one-hot分类器,互质分类器网络的复杂度低,易于训练。另外,使用互质分类器进行DOA估计能够实现超分辨并且估计的精度比one-hot分类器以及稀疏贝叶斯学习等方法更高。 相似文献
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为满足导弹天线罩电性能测试的需要,设计了一套功能强大的自动测试系统;在硬件方面采用了分布式、多通道的搭建形式,而在软件方面则使用了Visual Basic和Measurement Studio语言并采用模块化、层次化的软件集成方式.提高了软件的可维护性,缩短了开发周期;该系统实现了在0.1~40GHz频带下,使用比幅、比相、寻零等多种方法,对导弹天线罩的数个电性能参数进行高精度测试,并同时进行效据的处理、分析与显示;该系统丰富的功能为导弹天线罩电性能测试提供了强大的测试平台。 相似文献
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