针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。...针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 d B。展开更多
目的:对比分析单纯后路内固定+一期经腰椎间孔病椎间病灶清除(thoracolumbar single segment of brucella spondylitis pedicle screw fixation,TLIF)与经典的前后联合手术在布氏杆菌性脊柱炎病人中的临床疗效及安全性。方法:对我院2015...目的:对比分析单纯后路内固定+一期经腰椎间孔病椎间病灶清除(thoracolumbar single segment of brucella spondylitis pedicle screw fixation,TLIF)与经典的前后联合手术在布氏杆菌性脊柱炎病人中的临床疗效及安全性。方法:对我院2015-01~2017-12收治的93例布病性脊柱炎病人的临床资料进行分析。按手术方式分为观察组(45例)和对照组(48例)。对两组病人的基础数据、临床指标、术前术后各项指标水平以及术后并发症、植骨治愈情况。结果:观察组与对照组基础数据比较,差异无统计学意义(P>0.05)。观察组病人的手术时间、住院天数、术中出血量及术后下床时间均明显低于对照组(P<0.01)。两组病人术后3个月的ODI、VAS、CRP、ESR及Cobb角均明显低于术前(P<0.05);术后3个月,观察组病人的ODI、VAS、CRP、ESR及Cobb角均明显低于对照组(P<0.05)。观察组术后并发症发生率(4.4%)明显低于对照组(25.0%)(χ^2=7.674,P<0.01)。结论:TLIF治疗布氏杆菌性脊柱炎病人的临床疗效突出,安全性较好,更有利于病人术后身体的恢复。展开更多
文摘针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 d B。
文摘目的:对比分析单纯后路内固定+一期经腰椎间孔病椎间病灶清除(thoracolumbar single segment of brucella spondylitis pedicle screw fixation,TLIF)与经典的前后联合手术在布氏杆菌性脊柱炎病人中的临床疗效及安全性。方法:对我院2015-01~2017-12收治的93例布病性脊柱炎病人的临床资料进行分析。按手术方式分为观察组(45例)和对照组(48例)。对两组病人的基础数据、临床指标、术前术后各项指标水平以及术后并发症、植骨治愈情况。结果:观察组与对照组基础数据比较,差异无统计学意义(P>0.05)。观察组病人的手术时间、住院天数、术中出血量及术后下床时间均明显低于对照组(P<0.01)。两组病人术后3个月的ODI、VAS、CRP、ESR及Cobb角均明显低于术前(P<0.05);术后3个月,观察组病人的ODI、VAS、CRP、ESR及Cobb角均明显低于对照组(P<0.05)。观察组术后并发症发生率(4.4%)明显低于对照组(25.0%)(χ^2=7.674,P<0.01)。结论:TLIF治疗布氏杆菌性脊柱炎病人的临床疗效突出,安全性较好,更有利于病人术后身体的恢复。
