深度残差收缩卷积神经网络信号去噪

基于深度残差收缩卷积神经网络（RSCNN）的智能去噪器用于信号处理中的噪声抑制问题。传统去噪方法难以应对未知统计特性的噪声，RSCNN通过批量归一化层、变换层、收缩模块和逆变换层，有效提取噪声特征并降低噪声功率。实验结果表明，RSCNN在调制识别、检测和解码中具有较高准确率和较低复杂度。

该方法适用于无线通信系统，特别是在高噪声环境下，有助于提升调制识别、信号检测和LDPC解码的可靠性。此外，RSCNN也可应用于图像和视频去噪，为未来的6G通信提供支持。它的集成过程简单，无需修改现有模块，具备低实现成本和高适应性。

RSCNN在调制识别中表现出更强的鲁棒性，能够在多变的信号环境中保持较高的去噪效果。在信号检测任务中，它有效提高了系统的误差容忍能力，减少了噪声干扰带来的影响。结合LDPC解码，RSCNN大幅降低了因噪声引起的误码率，提升了解码准确性。

除了通信领域，RSCNN的去噪能力也可扩展到图像和视频处理领域，满足不同环境下的去噪需求。其简便的集成方式，能够在现有的处理系统中迅速部署，减少了对系统架构的依赖，提高了实际应用中的灵活性。