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一种基于深度学习的日盲紫外光通信自适应信号检测方法，包括以下步骤：步骤1，日盲紫外光通信建模仿真；步骤2，信号时频图像处理；步骤3，紫外光传输信号特征提取；步骤4，设计基于卷积神经网络的信号检测模型；本发明利用深度学习的自主学习能力和优秀计算能力，解决了传统紫外光信号检测方法中存在的门限选择敏感、复杂环境适应性不强、需要大量先验信号信息等问题。将深度学习和无线紫外光信号检测相结合，从信号的频域特征角度进行分析，可以准确检测与识别特定目标信号，提高了通信系统的收发准确性和可靠性。

一种基于深度学习的日盲紫外光通信自适应信号检测方法

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