神经网络实验步骤详解——大作业（一）
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简介：
本简介为《神经网络实验步骤详解——大作业（一）》提供指导，详述搭建和训练神经网络模型的关键步骤与技术要点，适合初学者深入学习。
神经网络实验的详细步骤分析如下：
一．数据来源
本实验的数据来源于一部测速雷达所获得的三种目标（行人、自行车及卡车）的回波信号。这些信号中包含了关于各目标速度的信息。
二．信号分析与处理
鉴于每类样本包含1024个数据点，我们不可能将所有数据用作神经网络输入节点以进行计算，因为这会导致极大的计算量。因此，在使用BP（反向传播）算法的神经网络识别雷达测速信号之前，需要先对这些原始信号进行预处理和特征提取。
首先观察每个样本的数据图样，并通过傅立叶变换将数据从时域转换到频域以分析其特性。例如，行人、自行车及卡车的第一份样本在经过频率变化后显示了不同的模式特点（具体见原报告中的图表）。
对于行人信号而言，在零点处的值特别大导致其他特征被掩盖，因此我们去除了该零点数据，并对剩余的数据进行了归一化处理。同样地，我们也为自行车和卡车信号执行了类似的预处理步骤以提取出有意义的信息。
三．特征提取
在上述分析的基础上，从每类信号中选取了一些关键的统计量作为神经网络输入节点：
1. 归一化的平均值；
2. 平均绝对偏差（考虑到了数据中的异常点）；
3. 样本中位数（同样用于减轻离群值的影响）。
四．算法与实现
基于提取出的关键特征，我们决定使用一个具有三个输出节点的BP神经网络模型。每个目标类别对应于一个特定的输出状态。输入层包含10个神经元来表示上述选取的统计量；而隐含层则设置了20个神经元（这是根据最佳实践建议设定为输入层数两倍的原则）。通过这种方式，我们能够有效地训练出一个可以准确识别不同目标类型的雷达信号分类器。
以上即为本次实验中对BP网络进行三类信号识别的具体步骤和方法。
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