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本发明公开了一种基于多域变换深度学习的间歇采样干扰参数估计方法，首先通过短时傅里叶变换生成间歇采样干扰时频图，并将时频图规格统一，将干扰参数转化为标签数据，生成间歇采样干扰数据，再将生成的时频图数据以及标签数据送入卷积神经网络进行模型训练，...
该专利属于电子科技大学所有，仅供学习研究参考，未经过电子科技大学授权不得商用。

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