技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于卷积神经网络的深度学习智能眼图分析方法，涉及光通信技术领域，其中通过搭建并训练卷积神经网络模块对眼图进行性能分析，包括以下步骤：获取眼图训练数据集；对眼图进行预处理；训练CNN模块进行特征提取；将所需分析的眼图经预处理后输入训练完成的CNN模块进行模式识别和性能分析；输出分析结果。本发明将基于卷积神经网络的深度学习技术应用到眼图分析中，解决了传统眼图性能分析中无法直接处理原始数据、需进行人工干预的问题，利用CNN实现了眼图原始图像信息分析的智能化和自动化，可以作为示波器的眼图软件处理模块及仿真软件的眼图分析模块，进而嵌入到测试仪器中进行智能信号分析和性能监测。
技术研发人员：王丹石;张民;李建强;李进
受保护的技术使用者：北京邮电大学
技术研发日：2017.07.03
技术公布日：2017.11.10