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随着通信技术的迅猛发展,通信系统在不断进步的同时也面临着越来越严峻的通信干扰问题。传统的通信干扰抑制方法在处理复杂、非线性的信号时表现不佳,为解决这一难题,近年来深度学习技术逐渐应用于通信领域。本文将重点探讨基于深度学习的通信干扰抑制技术,并提供相应的代码实例,以期为解决通信干扰问题提供新的思路和方法。
通信系统作为现代社会的重要基础设施,其稳定性和可靠性对于信息的传递至关重要。然而,受到多种干扰的影响,通信信号的质量可能会受到严重损害,从而影响通信系统的性能。传统的通信干扰抑制方法往往基于数学模型,难以处理复杂的非线性信号。基于深度学习的方法通过模拟人脑神经网络的结构,能够更好地适应非线性、高维度的信号处理任务。