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基于MATLAB的深度学习信号调制识别仿真(含源码和数据).rar

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简介:
该资源提供了一个使用MATLAB进行深度学习信号调制识别仿真的完整解决方案,包括源代码及实验数据。适合通信工程领域研究者与学生参考学习。 资源内容包括基于MATLAB深度学习的信号调制识别仿真(完整源码+说明文档+数据)。 代码特点: - 参数化编程:参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象: 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目使用。 作者介绍: 由某知名企业的资深算法工程师编写,拥有超过十年的MATLAB、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真的工作经验;擅长多个领域的仿真工作,包括但不限于:计算机视觉、目标检测模型开发与优化、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理方法创新和元胞自动机实验设计等。

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客服
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  • MATLAB仿).rar
    优质
    该资源提供了一个使用MATLAB进行深度学习信号调制识别仿真的完整解决方案,包括源代码及实验数据。适合通信工程领域研究者与学生参考学习。 资源内容包括基于MATLAB深度学习的信号调制识别仿真(完整源码+说明文档+数据)。 代码特点: - 参数化编程:参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象: 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目使用。 作者介绍: 由某知名企业的资深算法工程师编写,拥有超过十年的MATLAB、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真的工作经验;擅长多个领域的仿真工作,包括但不限于:计算机视觉、目标检测模型开发与优化、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理方法创新和元胞自动机实验设计等。
  • MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB与深度学习技术实现的信号调制识别系统代码,适用于通信工程领域中的信号处理研究与教学。 该项目是基于Matlab官网的一个示例项目(关于调制分类的深度学习应用),相关课程视频可以在B站观看,源码可以从一个论坛下载。
  • MATLAB人脸实现().rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB进行深度学习的人脸识别项目,包含完整代码和相关文档,适用于研究与教学。 资源内容:基于Matlab实现深度学习及人脸识别(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程:参数方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生,可用于课程设计、期末大作业和毕业设计项目中。 作者介绍: 该资源由某知名企业的资深算法工程师提供。拥有10年使用Matlab、Python、C/C++及Java进行YOLO算法仿真的经验,在多个领域积累了丰富的知识与技能,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用以及信号处理等方向的项目实践。此外,作者还擅长元胞自动机建模、图像处理技巧和智能控制策略设计,并在路径规划及无人机相关课题上也有所涉猎。 该资源适合需要进行仿真源码与数据集学习或开发的相关专业人士使用。
  • CNN在分类中应用(附带Matlab仿)[第2066期].zip
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    本资源提供了一种利用深度学习技术进行信号调制分类的方法,通过卷积神经网络(CNN)实现,并附有详细的MATLAB仿真代码。适合于研究和教学使用。 在上发布的关于Matlab的资料都包含有相应的仿真结果图,并且这些图表都是通过完整代码运行得出的结果,所有提供的代码已经过测试可以正常工作,非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,可以根据错误提示进行相应修改,或者直接向博主寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序执行完毕以获得结果; 4. 如果需要进一步的服务,可以联系博主讨论以下事项: 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或其他文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序需求 4.4 科研项目合作
  • MATLAB短波通MSK仿).rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB进行短波通信中MSK(最小频移键控)调制与解调仿真的详细教程,包含完整的源代码及实验数据,适用于学习与研究。 资源内容为基于短波通信的MSK调制解调及相关处理的Matlab仿真(完整源码+数据)。代码特点包括参数化编程、方便更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释,适合工科生、数学专业和算法方向的学习者使用。作者是一位资深算法工程师,在某大厂工作十年以上,精通Matlab、Python、C/C++及Java等语言在智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多个领域的应用,并擅长进行各种仿真实验。
  • 方法研究.pdf
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    本研究探讨了利用深度学习技术提升通信信号调制方式自动识别精度的方法与模型,旨在为无线通信领域提供更高效的解决方案。 基于深度学习的通信信号调制识别算法的研究探讨了利用深度学习技术在复杂无线环境中的通信信号自动分类与识别问题。此研究通过构建有效的神经网络模型,提高了对不同调制方式的辨识精度,并分析了各种因素如噪声水平、信噪比等对于识别性能的影响。
  • 多输入应用_.zip
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    本资料探讨了多输入深度学习技术在信号处理和调制识别领域的最新进展与实际应用,旨在提高通信系统的智能化水平。文件包含相关算法、模型及实验分析等内容。 深度学习在信号识别与调制识别中的应用是一个热门的研究领域,在通信、雷达及音频处理等领域有着广泛的应用价值。“mul_input_深度学习_信号识别_调制识别_信号深度学习.zip”压缩包可能包含了一套完整的源代码,用于演示或实现基于深度学习的信号处理算法。下面我们将深入探讨相关知识点。 1. **深度学习基础**:作为机器学习的一个分支,深度学习通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程,并解决复杂的数据分析问题。在当前场景中,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)可能被用来处理如信号波形等时间序列数据。 2. **信号识别**:通过分析信号特征来确定其类型或来源的过程被称为信号识别,在通信系统内这通常涉及到不同调制方式的区分,例如振幅键控(ASK)、频率键控(FSK)和相位键控(PSK)。深度学习模型能够根据频域与时域特性高效地进行此类任务。 3. **调制识别**:在通信工程中,准确识别信号中的调制模式是至关重要的。通过自动提取幅度、频率及相位变化等复杂特征,深度学习可以显著提升这一过程的精确度和稳定性。 4. **多输入模型**:“mul_input”可能意味着该模型能够接收来自多个来源的数据作为输入,例如不同频段或传感器提供的信号信息,以此增强识别效果。 5. **源代码结构**:压缩包中的“mul_input_深度学习_信号识别_调制识别_信号深度学习_源码.zip”包含项目的主要代码部分,包括数据预处理脚本、模型定义文件、训练与评估程序以及结果可视化工具等。这些内容对于理解整个系统的运作机理至关重要。 6. **数据集**:为了进行有效的训练和测试,通常需要配套的数据集支持。尽管压缩包中没有直接提供具体的数据资源,但可以考虑使用公开可用的数据库如RML2016.10a、MILAB-Modulation或者DeepSig等作为替代方案。 7. **模型训练与优化**:在深度学习实践中,选择适当的损失函数和优化器以及调整超参数是至关重要的步骤。常见的优化算法包括随机梯度下降(SGD)和Adam;而常用的损失函数则有交叉熵等选项。 8. **模型评估**:完成训练后,对模型性能的评价同样重要。常用指标涵盖了准确率、精确率、召回率及F1分数,并且会使用ROC曲线来进一步分析其表现情况。 9. **部署与应用**:经过验证后的模型可以被集成到实时系统中以实现信号调制识别功能的应用场景,如通信网络中的数据传输等。 此压缩包提供了一个全面的深度学习方案用于处理信号识别和调制辨识问题。通过研究并理解其中的源代码,开发人员不仅能够掌握该领域的技术应用,还能在此基础上进行创新与二次开发工作。
  • 图像MATLAB仿完整).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像识别系统,包含完整的源代码及测试所需的数据集。适合学习和研究使用。 资源内容为基于图像识别的Matlab仿真(完整源码+数据)。该代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象:工科生、数学专业学生及算法学习者等。 作者是一位资深的大厂算法工程师,拥有十年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行算法仿真的经验。擅长领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理、智能控制以及路径规划等多方面的技术研究与应用实验。 欢迎交流学习。
  • MATLAB音符仿完整).rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB的音符识别系统仿真程序,包含完整的源代码及测试所需的数据集,适用于音乐信号处理的研究与学习。 资源内容:基于Matlab实现音符识别仿真的完整源码及数据集。 代码特点: - 参数化编程设计,便于参数调整。 - 编程思路清晰明了。 - 详细注释方便理解与使用。 适用对象:适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生,在课程设计、期末大作业或毕业设计中进行相关研究和实践。 作者介绍:某知名公司资深算法工程师,拥有十年以上的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验,并专注于YOLO算法仿真。擅长领域包括但不限于计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法应用、神经网络预测技术、信号处理方法以及元胞自动机研究等,此外还涉及图像处理和智能控制等多个方向的算法仿真实验工作。
  • 】利用MATLABCNN进行分类【附带Matlab 2066期】.mp4
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    本视频教程深入讲解了如何使用MATLAB和深度学习技术中的卷积神经网络(CNN)来实现信号调制的自动分类。课程提供了详尽的代码示例,帮助学习者掌握信号处理与机器学习结合的应用技巧,适合通信工程及数据科学领域的专业人士和技术爱好者参考学习。 基于MATLAB的深度学习CNN信号调制分类方法【含Matlab源码】