摘要
本发明提供一种基于神经网络的脉冲信号智能切换控制方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:获取脉冲输出序列并对其进行边界拟合,生成周期稳定区域列表,构建异频干涉矩阵并衡量通道间在局部干扰区域内的独立响应能力,得到状态分离指数,筛选出切换敏感区段,计算局部波形拟合的可压缩性,得到通道映射压缩率,构建特征二元组集生成训练样本集,更新神经网络模型的参数,实时获取待判别数据序列,得到预测输入集输入至神经预测模型,输出切换信号序列,并根据其识别当前是否处于最佳信号切换窗口,生成控制指令对通道间的信号进行切换。本发明能够在不同物理扰动下对通道间的信号进行精准切换。
技术关键词
智能切换控制方法
序列
通道
生成控制指令
神经网络模型
周期
生成训练样本
训练样本集
脉冲
指数
统计特征
智能切换控制系统
列表
波形
矩阵
图谱
信号随时间
分析模块
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多头注意力机制
电池内部电阻
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轻量级神经网络
输入端
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