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신호원으로부터 시계열 신호를 수신하여 이 시계열 신호로부터 자기상관 특징을 추출하는 단계; 상기 자기상관 특징을 심층신경망에 입력하는 단계;심층신경망에서 상기 입력된 자기상관계수 신호를 분석하여 라벨들에 따른 분류를 수행하는 단계를 포함하는 심층신경망 기반 신호처리 방법
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제1항에서, 상기 신호원은 다채널 IoT 통신시스템의 송신기이고상기 라벨들은 입력신호의 종류, 채널 환경, 신호품질 개선을 위한 최적의 수신기/송신기 정보 중 적어도 하나인 심층신경망 기반 신호처리 방법
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제1항에서, 상기 자기상관 특징은 (단, μ와 σ2은 각각 수신 신호의 평균과 분산, E는 기대치, x는 입력값, τ는 시간 차이)의 수학식으로 추출되는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 신호처리 방법
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제1항에서, 상기 심층신경망은 입력받은 자기상관 특징을 분석하여 상기 분류된 라벨 중 하나를 1로 출력하고 나머지 라벨은 0으로 출력하는 단계를 추가로 포함하는 심층신경망 기반 신호처리 방법
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신호원으로부터 시계열 신호를 수신하여 이 시계열 신호로부터 자기상관 특징을 추출하는 수단;상기 자기상관 특징을 입력받아, 상기 입력된 자기상관계수 신호를 분석하여 라벨들에 따른 분류를 수행하는 심층신경망을 포함하는 심층신경망 기반 신호처리 장치
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