【摘 要】
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机车信号从钢轨提取轨道电路信号作为行车凭证,其译码输出性能对列控系统的可靠性和安全性有直接影响.但列车运行过程中,机车信号不可避免地混入大量噪声和干扰,译码前需要降
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京交大思诺科技股份有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所,中铁检验认证中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61490705)
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机车信号从钢轨提取轨道电路信号作为行车凭证,其译码输出性能对列控系统的可靠性和安全性有直接影响.但列车运行过程中,机车信号不可避免地混入大量噪声和干扰,译码前需要降噪以提高准确性.为此,提出一种基于全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的机车信号降噪方法,该方法利用基于原始波形“端到端”处理方式的FCN,直接从时域对机车信号进行降噪处理,以提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR);并利用仿真和实测数据对本方法进行了实验.结果表明:相较于传
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