一种基于空洞卷积和特征拼接的智能信号检测方法及装置

本申请公开了一种基于空洞卷积和特征拼接的智能信号检测方法及装置，首先对调制信号进行AD采样操作得到采样实信号，然后将采样实信号进行短时傅里叶变换得到时频图，再利用卷积神经网络模型对时频图进行空洞卷积、特征拼接得到拼接特征，最后对拼接特征进行卷积和0/1判断得到判断结果。通过使用空洞卷积和特征拼接设计卷积神经网络模型，在电磁信号智能检测领域中，相比通用的深度学习模型更能解决长时依赖问题和计算量问题，实现了在信号的时频图上更好的感兴趣信号点提取。