摘要
本申请提供基于扩散模型的抗差错信号重建方法和系统,方法包括:将原始信号和测量矩阵相乘并取模,获得测量信号;建立扩散模型,其功能特征为原始信号的扩散先验;基于扩散模型的反向扩散、基于测量信号的数据一致和解耦采样步骤,从初始值出发,迭代获得待检测信号、初始重建信号及估计测量信号;建立信号重建差错检测器,判断初始重建信号是否为原始信号的成功重建,重复迭代和判断,获得成功重建原始信号或最匹配测量信号的初始重建信号,作为中间重建信号;基于中间重建信号,由扩散模型的反向扩散、测量信号的数据一致和组合解耦采样步骤,迭代求解重建信号。本申请提高了傅立叶测量时的信号重建性能,减少成功重建所需的重复实验次数。
技术关键词
信号重建方法
差错检测器
深度神经网络模型
傅立叶变换矩阵
数据
注意力
特征提取器
噪声强度
解码器
中间层
预训练网络
信号获取模块
线性分类器
编码器
重建系统
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
发动机转速
燃油
故障诊断方法
发动机传感器
参数
基线校正方法
动态滑动窗口
信号值
位线
非线性回归模型
风险评估模型
交互终端
车辆电池
风险监测方法
充放电数据
卷积神经网络融合
矩阵
多通道传感器数据
频率
卷积神经网络模型