1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述一、引言机器学习（Machine Learning）是解决人工智能AI问题的一个领域分支，而深度学习（Deep Learning）又是机器学习领域的一个新的研究方向，使机器学习更贴近于人工智能。
深度学习是一类模式分析方法的统称，其通过学习样本数据的内在规律来获得对信息如文字，图像和声音等数据的处理分析能力，最终成长为让机器能够像人一样具有分析学习能力。
目前，深度学习已经在自然语言处理（NLP），计算机视觉（CV）和生物信息学等方面帮助人类处理了大量的数据，解决了很多复杂的模式识别难题，使人工智能相关技术取得了很大进步。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、课题研究内容本课题是基于Transformer的频谱感知算法的研究与实现，计划通过构造不同条件下不同的信号与噪声搭配，以完成Transformer模型框架下对信号加噪声数据和纯噪声数据的识别，并评估Transformer模型在频谱感知体系中的应用性能与前景。
要求能够提出具体的设计方案，进行系统的软件设计，最终通过调试实现系统。
主要问题：1、掌握Transformer架构的设计；2、熟悉pytorch的使用；3、选用具体的应用设计；4、完成基于Transformer的频谱感知算法,达到并分析一定的信号频谱识别效果；5、完成毕业设计论文。
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