【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信号处理，尤其涉及一种基于循环神经网络的信号识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着弹药毁伤参数测试要求的不断提高，各类毁伤数据的准确性与数据处理效率要求也不断提高。激光光幕破片测速设备，因其测速精度高、非接触、布设简单等优点，成为了重要的破片速度测试设备。在以往的测试工作中，测试人员仅能使用一些基础的信号处理手段作为辅助，信号的识别与判读主要由人工完成，费时且费力。而且因其使用条件恶劣，信号中除了夹杂着基线漂移和高频噪声外，还存在一些与有效信号十分接近的干扰信号，尤其是在处理密度较高的信号时，往往容易造成误判和漏判。该方法提高了破片信号判读的智能化，提升了激光光幕设备测试效率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于循环神经网络的信号识别方法、装置、电子设备及存储介质，提高了对激光光幕测速设备输出信号的识别与定位的准确度。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于循环神经网络的信号识别方法，包括：
3、对激光光幕测速设备采集的信号进行预处理，所...
【技术保护点】
1.一种基于循环神经网络的信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号识别神经网络包括依次连接的输入层、LSTM层、全连接层、柔性最大值层和分类输出层；所述输入层用于接收输入的所述多维频域特征序列，所述输入层的输入尺寸是根据所述多维频域特征序列包含的特征维度确定的；所述LSTM层采用的状态激活函数为tanh函数，采用的门激活函数为sigmoid函数；所述柔性最大值层采用的激活函数为SoftMax函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下方法训练得到所述信号识别神经网络：
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于循环神经网络的信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号识别神经网络包括依次连接的输入层、lstm层、全连接层、柔性最大值层和分类输出层；所述输入层用于接收输入的所述多维频域特征序列，所述输入层的输入尺寸是根据所述多维频域特征序列包含的特征维度确定的；所述lstm层采用的状态激活函数为tanh函数，采用的门激活函数为sigmoid函数；所述柔性最大值层采用的激活函数为softmax函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下方法训练得到所述信号识别神经网络：
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的信号在频域范围展开，包括：
5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：低通滤波。
6.一种基于循环神经网络的信号识别装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要...
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