[发明专利]基于STFT和卷积神经网络的模式识别方法、系统和介质在审
| 申请号： | 202110404571.1 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113239734A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 唐艳;赖欣;张昊 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/48;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/055;A61B5/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于STFT和卷积神经网络的模式识别方法、系统和介质，基于STFT和卷积神经网络的模式识别方法包括：获取原始图像，对原始图像进行数据预处理得到第一图像；将第一图像分为训练集和验证集；使用双样本T检验的方式从训练集提取第一体素点，从验证集提取第二体素点；对第一体素点进行短时傅里叶变换处理得到第一时频谱图，对第二体素点进行短时傅里叶变换处理得到第二时频谱图，将第一时频谱图和第二时频谱图送入卷积神经网络进行深度学习，以得到模式识别结果。解决了不连续时序之间信息融合的问题，且使用的卷积神经网络模型，结构轻减，在提高识别率的同时还减少了模型的计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stft 卷积 神经网络 模式识别 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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