一种基于加性注意力机制的多模态的信号识别方法

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一种基于加性注意力机制的多模态的信号识别方法
申请号:CN202510379148
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120492996A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开的是一种基于加性注意力机制的多模态的信号识别方法,该方法包括如下步骤:数据输入,对数据集预处理操作;设计多通道网络结构;多模态融合处理;添加LSTM层和注意力机制提取序列时序特征,经过多通道多模块融合的数据后,再经过一个双向的Lstm层和注意力机制模块来实现数据进一步的特征提取,增强信号的表征能力;输出分类;验证结果对比,本发明具有能够对关键特征的强化,从而更好地适应复杂环境中的信号变换,不仅提高了识别的准确性,还增强了系统在噪声和干扰条件下的鲁棒性等技术特点。
技术关键词
信号识别方法 注意力机制 多模态 多通道 时序特征 Adam算法 信噪比数据 多模块 数据格式 网络结构 索引 特征提取模块 噪声 平方根 优化器 采样率
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