【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及射频数据识别，尤其涉及一种识别射频数据信号的方法和系统及装置。
技术介绍
1、在早期的发展阶段，识别射频数据信号的方法主要依赖于模式匹配。这种方法通过事先构建模板库，将射频信号与模板进行匹配，从而实现信号的识别。然而，模式匹配方法对于复杂信号和噪声的容忍度较低，且需要事先构建大量的模板，对于新型信号的识别较为困难。随着机器学习和模式识别的发展，识别射频数据信号的方法逐渐采用特征提取和分类的方式。这种方法通过提取射频信号的特征，如频谱特征、时域特征和统计特征，然后利用分类算法进行信号的识别。这种方法在一定程度上提高了识别的准确性和鲁棒性，但对于复杂的信号结构和高维特征的处理仍存在挑战。随着深度学习的兴起，识别射频数据信号的方法逐渐采用深度神经网络进行建模和训练。深度学习方法通过多层次的神经网络结构，可以自动学习信号的抽象表示和特征表示，从而实现高准确性的信号识别。这种方法在许多领域取得了显著的成果，但是对于样本数据量较小和标注困难的射频信号数据，深度学习方法的性能受限。并且对复杂信号的处理能力有限，无法对复杂信号进行准确的分
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1.一种识别射频数据信号的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
7.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种识别射频数据信号的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的识别射频数据信号的方法，其特征在于，步骤s4包...
【专利技术属性】
技术研发人员：王培栋，王俊，王雪，曹斌，
申请(专利权)人：江苏智慧工场技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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