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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 974 - 976 (3page)
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Deep learning (DL) has been successfully applied for modulation recognition tasks. Most of the existing applications pay little attention to the volume of data used. In reality, real historic data for modulation recognition could be limited. Thus it is better to train recognition models on small amounts of data. This is however a huge challenge, since the performance of DL models depend on sufficient data. In this paper, we introduce an efficient system model based on CNN and different data augmentation methods, for the purpose of modulation re ... 전체 초록 보기
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