一种基于Hilbert曲线编码实现地铁振动信号降噪训练的方法
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一种基于Hilbert曲线编码实现地铁振动信号降噪训练的方法
发明专利有效专利- 申请号：CN202110901992.5
- 申请人：武汉理工大学
- 申请日：2021-08-06
- 主分类号：G06K9/00
- 公开（公告）日：2021-11-30
- 公开/公告号：CN113723213A
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摘要：本发明公开了一种基于Hilbert曲线编码实现地铁振动信号降噪训练的方法，该方法首先采集信噪比低于15dB的列车振动数据和包含各类噪声情况下的无列车振动数据，并生成训练集、测试集以及验证集；利用残差卷积块和批量标准化块搭建卷积神经网络训练模型，并定义该模型的损失值，每轮训练后根据十折交叉验证法更新验证集，最终选取在测试集上损失值最小的卷积神经网络训练模型作为最终的降噪网络模型。本发明利用Hilbert曲线将一维地铁振动信号编码为二维信号，大幅度地降低了卷积神经网络训练模型需要训练的参数量和训练难度。
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