《表1 网络设置：基于残差神经网络的辐射源个体识别》

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《基于残差神经网络的辐射源个体识别》

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将降维后的双谱Y和时域信号x （t）的融合输入Fconcat作为残差神经网络的训练样本，以学习识别出特定的辐射源个体。选用152层残差神经网络就能保证有效地提取出信号的高维特征，该网络结构包含着5个卷积层。整个网络设置如表1所示。