CN119415825A 基于注意力机制与cnn-lstm的水下传感器信号自适应去噪方法 （浙江大学绍兴研究院）_第1页
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道平江路2号绍兴水木湾区科学园3号楼基于注意力机制与CNN-LSTM的水下传感器本发明公开了基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器信号自适应去噪方法，包括步骤开的基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器21.一种基于注意力机制与CNN-LSTM的水下传感器信号自适应去噪方法，其特征在于，步骤S3：采用基于注意力机制的长短期记忆网络进行时序2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制与CNN-LSTM的水下传感器信号自适应去k表示键向量的维度；3.根据权利要求2所述的一种基于注意力机制与CNN-LSTM的水下传感器信号自适应去第一步，通过遗忘门决定当前状态中要丢弃的信息，遗忘f和bf为可训练的参数；[ht-1xt]表示将当前一时刻的隐藏状态和当前时刻的输3i4.根据权利要求3所述的一种基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器信号自适应去5.根据权利要求4所述的一种基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器信号自适应去步骤S4：将训练好的模型对实际实时采集的原始水下45[0006]本发明的主要目的在于提供基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器信号自适67[0042]如图1_2所示，本发明公开了一种基于注意力机制与CNN_LSTM的水下传感器信号征提取的基础上，注意力机制被引入以增强对关键特征(例如纯净信号的特征)的聚焦能力，通过计算特征图中的各个位置的权重，自适应地调整模型(指的是包括注意力机制和进一步引入了长短期记忆网络(LSTM)来)进行捕捉信号的时序依赖关系(LSTM能够处理信号中的长时依赖性，确保模型在降噪过程中能够有效利用信号的历史信息来提高降噪效8[0070]值得一提的是，本发明专利申请

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