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摘要
针对常规复杂光通信信号分析能力差、划分精度差的问题，设计基于人工智能技术的复杂光通信信号分类方法。使用小波变换技术伸缩平移采集到的信号，细化信号波动细节。利用卷积神经网络，分辨不同信号频谱的局部特征。利用先验函数提取光通信信号的特征参数，构建信号分类模型。至此，基于人工智能技术的复杂光通信信号分类方法设计完成。构建仿真实验环节，验证方法使用效果。实验结果表明，人工智能方法信号分析精度最高可达86%、信号的划分精度保持在88%、信号细化程度更是达到了95%,证明了人工智能方法的分类结果更加精确，且分类细化能力得到提升。
- 出版日期2022
- 单位衡水学院
