Signal classification based on frequency analysis using multilayer neural network with limited data and computation

机译：基于频率分析使用多层神经网络具有有限数据和计算的信号分类

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Signal classification performance using both multilayer neural network (MLNN) and conventional signal processing methods are theoretically compared under a limited observation period and computational load. Signals with N samples are classified based on the frequency components. A comparison is carried out based on the degree of freedom of the signal detection regions in an N-dimensional signal space. As a result, the MLNN has a higher degree of freedom, and can provide a more flexible performance for classifying the signals than the conventional methods. This analysis is further investigated through computer simulations. Multi-frequency signals and a real application in dial tone receiver, are considered. As a result, the MLNN can provide a much higher accuracy than the conventional signal processing methods.

机译：在理论上在有限观察时段和计算负载下理论地比较了使用多层神经网络（MLNN）和传统信号处理方法的信号分类性能。基于频率分量对具有N个样本的信号进行分类。基于N维信号空间中的信号检测区域的自由度来执行比较。结果，MLNN具有更高程度的自由度，并且可以提供比传统方法分类信号的更灵活的性能。通过计算机模拟进一步调查该分析。考虑多频信号和拨号音接收器中的实际应用。结果，MLNN可以提供比传统信号处理方法更高的精度。

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来源
《IEEE International Conference on Neural Networks》|1995年||共6页
会议地点
作者
Hara K.; Nakayama K.; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词

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