一种基于深度学习的噪声信号识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的噪声信号识别方法，方法包括原始信号采集、信号预处理、噪声识别特征提取、建立噪声信号识别模型和噪声信号智能识别。本发明涉及数字信号数据处理技术领域，具体是指一种基于深度学习的噪声信号识别方法，本方案创新地提出了基于能量阈值判断和能量极差值判断联合判断机制的自适应信号模态分解方法，能够有效完成对原始信号中不同频率带宽信息的解耦与保留，提升非平稳通信噪声的识别准确率；引入基于高斯函数构建的频带滤波器组，实现了通信信号识别的准确性提升；创新地提出融合图神经网络结构建模与原有类型参考向量匹配机制构建噪声识别模型的方法，提升了模型对非平稳通信干扰信号的识别稳健性。