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基于MATLAB的软件定义无线电调制识别网络源码 - Radio-Modulation-Recognition-Networks: 使用CNN和CLD...

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简介：
本项目利用MATLAB开发了一种软件定义无线电调制识别系统，结合卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(LSTM)，通过开源代码实现信号自动分类。 本项目使用MATLAB中的深度学习架构进行软件定义无线电的调制分类研究，并添加了一名作者贡献的代码。此笔记本包含了2020/2021学年期间的研究成果，重点在于利用深度学习方法实现无线电信号调制类型识别。 论文探讨了四种不同的深度学习模型：三种结合使用卷积神经网络和循环神经网络技术，第四种则采用了变压器架构。在设计过程中，特别关注每个模型的最终参数数量以优化其内存占用效率。所有这些架构均采用Keras软件库编写实现，该库提供了一个用于构建神经网络的有效Python接口。 此外，本研究还比较了所提出的深度学习方法与现有相关文献中的结果性能。 代码结构如下： 1. 导入：导入所需的编程库。 2. 定义函数：定义一系列辅助功能以处理后续的数据操作需求。 3. 访问数据集：可以选择跳过此步骤，直接从其他来源下载所需的数据集文件。 4. 加载数据：加载并划分训练、验证和测试三组数据集。 5. 深度学习部分：包含用于构建模型架构以及进行评估的代码段落。 6. 训练模型加载：提供选项以导入预训练好的CGDNN模型，并在相应数据集上展示其性能表现。 7. 层可视化：编写相关代码以便于观察卷积层及循环层激活图谱的变化情况。 8. 绘制图表：在此部分可以生成混淆矩阵等评估指标的图形表示。 该工作已在Google Colab平台上完成。

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  • 基于MATLAB的软件定义无线电调制识别网络源码 - Radio-Modulation-Recognition-Networks: 使用CNN和CLD...
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    本项目利用MATLAB开发了一种软件定义无线电调制识别系统，结合卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(LSTM)，通过开源代码实现信号自动分类。 本项目使用MATLAB中的深度学习架构进行软件定义无线电的调制分类研究，并添加了一名作者贡献的代码。此笔记本包含了2020/2021学年期间的研究成果，重点在于利用深度学习方法实现无线电信号调制类型识别。 论文探讨了四种不同的深度学习模型：三种结合使用卷积神经网络和循环神经网络技术，第四种则采用了变压器架构。在设计过程中，特别关注每个模型的最终参数数量以优化其内存占用效率。所有这些架构均采用Keras软件库编写实现，该库提供了一个用于构建神经网络的有效Python接口。 此外，本研究还比较了所提出的深度学习方法与现有相关文献中的结果性能。 代码结构如下： 1. 导入：导入所需的编程库。 2. 定义函数：定义一系列辅助功能以处理后续的数据操作需求。 3. 访问数据集：可以选择跳过此步骤，直接从其他来源下载所需的数据集文件。 4. 加载数据：加载并划分训练、验证和测试三组数据集。 5. 深度学习部分：包含用于构建模型架构以及进行评估的代码段落。 6. 训练模型加载：提供选项以导入预训练好的CGDNN模型，并在相应数据集上展示其性能表现。 7. 层可视化：编写相关代码以便于观察卷积层及循环层激活图谱的变化情况。 8. 绘制图表：在此部分可以生成混淆矩阵等评估指标的图形表示。 该工作已在Google Colab平台上完成。
  • 基于卷积网络的无线调制识别代码(Convolutional Radio Modulation Recognition Networks code)
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    本项目提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型无线调制识别方法。通过深度学习技术自动提取信号特征，显著提升了不同通信环境下的调制类型识别精度和鲁棒性。 论文《Convolutional Radio Modulation Recognition Networks》采用深度学习方法中的卷积神经网络来解决调制模式识别问题。
  • 使用MATLAB Simulink和RTL-SDR的软件定义无线电（Software Defined Radio）——第三章中...
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    本章节深入探讨了如何利用MATLAB Simulink与RTL-SDR开发软件定义无线电系统。通过理论与实践结合，读者将掌握SDR的基础构建及高级应用技术。 ### 软件定义无线电的射频频谱观察 软件定义无线电（SDR）利用MATLAB Simulink以及RTL-SDR设备进行设计与实现，在第三章中重点介绍了对无线电频谱的理解及其在现代通信中的关键作用。电磁波覆盖从3kHz到300GHz范围，支撑广播、电视、移动和Wi-Fi等服务及导航系统如雷达、GPS、无线电信标和转发器。 ### 射频频谱的基础 射频频谱的利用受到多种因素的影响，包括传播特性、天线尺寸与实用性以及法律法规限制。不同频率的电磁波在传输过程中会经历不同程度的衰减，并且穿透障碍物的能力及绕过障碍物的能力（即衍射）也有所不同。此外，根据实际应用场景的需求设计合适的天线是至关重要的。 ### 射频频谱划分 电磁频段被划分为多个频带，每个频带有特定的应用和服务场景。例如，RTL-SDR设备通常可以接收25MHz至1.75GHz范围内的信号（以搭载Raphael Micro R820T调谐器的设备为例），这使得用户能够利用该类设备探索和识别这些频率中的射频频谱。 ### 不同通信标准使用的不同频段 无线通信是现代社会不可或缺的一部分，无论是办公室的Wi-Fi接入、移动基站回程还是消费者通过短信、语音通话及社交媒体进行交流，所有这些活动都依赖于不同的频段。例如蓝牙、Wi-Fi（2.4GHz和5GHz）、GSM以及LTE等标准使用了特定的频率范围。 ### 频谱管理与协调 射频频谱的有效管理和协调是复杂且持续变动的过程。由于技术进步及需求变化，国际电信联盟（ITU）及其他组织致力于促进不同国家间的频段分配协调工作，以确保高效利用并减少干扰问题的发生。例如，在2.4GHz频段上Wi-Fi的全球标准化就是一个成功的例子。 ### 调制与解调 现代无线电和通信系统通过基带信息信号（如音乐、语音或数据）经由射频发射机进行调制，将其转换为适合在指定频率范围内传输的形式。接收设备则利用相应的解调过程恢复原始的信息内容。不同的调制技术能确保可靠的数据传输，并满足特定的性能需求。 ### 全球射频频谱使用与分配 随着新技术和新服务的发展，频谱管理方法也在不断演变以适应这些变化的需求。尽管不同国家在射频频谱使用的具体方式上存在差异，但监管机构仍在其中扮演着关键角色，他们不仅确保频段合理利用还参与制定新的行业标准。 ### 结论 掌握射频频谱的基础知识对于开发软件定义无线电系统至关重要。通过使用MATLAB Simulink和RTL-SDR等工具，研究人员及工程师能够深入理解射频信号特性，并探索更多潜在的应用可能性。随着技术进步与新标准的不断推出，这一领域的研究将继续保持其活力。
  • 基于CNN的动作识别源码：CNN-Action-Recognition
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    本项目为基于卷积神经网络（CNN）的动作识别系统源代码。采用深度学习技术实现对视频中人体动作的有效分类与识别，适用于智能监控、人机交互等领域研究。 在这个项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对图像和视频进行分类，并利用Pytorch进行了训练。数据集采用的是UCF101数据集中的部分类别（共选择了其中的10个类别）。每个剪辑包含3帧图片，每张图片尺寸为64*64像素。片段标签信息存储在q3_2_data.mat文件中，trLb代表训练样本的标签，valLb则对应验证样本的标签。 首先对CNN进行训练以实现图像分类任务。之后采用三维卷积技术来改进模型，以便能够将每个剪辑作为一个整体视频来进行类别识别。我们在Kaggle平台上参加了两次比赛：一次是关于图片的动作识别（最终排名第十），另一次则是针对视频动作识别的比赛（最后排名第32）。
  • SDN 软件定义网络 Software Defined Networks
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    SDN（Software Defined Networks）是一种创新的网络架构，它将网络设备的控制平面与数据平面分离，通过集中式的控制器实现对网络流量的灵活控制和管理。这种技术能够简化网络运营、加速服务部署并增强安全性，是现代数据中心和云环境中的关键技术之一。 Software Defined Networks (SDN) is a network architecture that separates the control plane from the data plane in networking devices, enabling more dynamic, intelligent, and manageable networks. SDN allows for centralized management and programmability of network resources through open APIs, which can improve efficiency and flexibility compared to traditional network architectures. In an SDN environment, the controller acts as the brain of the network by managing traffic flows according to applications needs. This approach simplifies tasks such as configuring firewalls or load balancers because administrators can make changes centrally rather than on individual devices. Additionally, SDN supports rapid deployment and scalability for cloud services and virtualization technologies. Overall, SDN represents a significant shift in how networks are designed and managed, offering numerous benefits including increased agility, reduced costs, enhanced security features, and improved user experience.
  • SDR-Radio-RTLSDR：操控RTL软件定义无线电设备
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    SDR-Radio-RTLSDR是一款用于控制和操作基于RTL芯片的软件定义无线电（SDR）设备的应用程序。它提供了广泛的信号接收与分析功能，适用于业余无线电台、频谱监测及通信爱好者。 名称：SDR::Radio::RTLSDR — 控制 RTL 软件定义的无线电设备 概要： ```perl my $radio = SDR::Radio::RTLSDR->new; $radio->frequency(104_500_000); $radio->sample_rate(1_000_000); $radio->rx(sub { ## 处理 $_[0] 中的数据 }); $radio->run; ``` 描述： 这是设备的驱动程序。尽管您可以单独使用它，但请查阅文档以获取更多常规用法信息。 为了安装此模块，您需要先安装 `librtlsdr` 库。在 Ubuntu 或 Debian 系统上，请运行以下命令进行安装： ```shell sudo apt-get install librtlsdr-dev ``` 注意：此模块创建后台线程，在创建 SDR::Radio::RTLSDR 对象之后不应再分叉。 此外，您也可以查看主模块的相关信息。
  • MATLAB_Simulink和RTL-SDR用于软件定义的无线电
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    本项目结合MATLAB/Simulink与RTL-SDR技术，实现软无线电的设计与仿真。通过模拟信号处理算法，并在硬件上验证其性能，推动无线通信领域的创新与发展。 《使用MATLAB & Simulink 和RTL-SDR的软件定义无线电》一书由Robert W. Stewart、Kenneth W. Barlee、Dale S. W. Atkinson和Louise H. Crockett撰写，出版于2015年。该书主要讲述了如何利用MATLAB和Simulink工具来设计并实现软件定义无线电（SDR）系统。 书中内容涵盖了从基础的信号处理原理到复杂的通信系统设计等多个方面，并通过实例详细介绍了使用MATLAB和Simulink进行无线通信实验的方法，包括信号采集、滤波、调制解调以及信道编码等过程。此外，本书还对软件定义无线电在不同应用场景下的实现方法进行了深入讨论，如卫星通信、移动通信及无线局域网等领域。 《使用MATLAB & Simulink 和RTL-SDR的软件定义无线电》为希望深入了解和掌握SDR技术的人士提供了一个全面的学习资源。通过该书提供的理论知识与实践指南，读者不仅能学习到如何运用MATLAB和Simulink进行SDR系统的开发，还能获得宝贵的实践经验，从而有能力设计并实现自己的软件无线电原型系统。 本书强调了版权信息的重要性：书中内容允许用于非商业性的学术用途，并要求明确标注原作者及来源。同时，在相关配套网站上可以下载与书籍相关的MATLAB和Simulink文件和软件资源，但需遵守相应的使用许可协议。
  • 基于USRP和LabVIEW的软件定义无线电设计
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    本项目采用USRP设备与LabVIEW开发环境，探索软件定义无线电技术的应用，实现无线通信系统的设计、仿真及测试。 基于USRP和LabVIEW的软件定义无线电（SDR）设计提供了一种灵活且强大的平台，用于开发各种无线通信应用。这种结合利用了USRP硬件的多功能性和LabVIEW图形化编程环境的优势，使得复杂的信号处理任务变得直观易懂，并加速了原型制作过程。
  • MATLAB代码实现SDR FM Radio：利用软件定义无线电进行FM信号的收发
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    本项目通过MATLAB编程实现了基于软件定义无线电(SDR)技术的FM收音机功能，涵盖FM信号的接收与发送过程。 信号带宽的MATLAB代码SDR_FM_Radio用于使用软件定义无线电（Software Defined Radio, SDR）技术发送和接收FM信号。硬件设备包括Zedboard（Xilinx Zynq:registered:-7000）与AD9361（Analog Devices-FMCOMMS3）。所需软件为MATLAB R2017b及Xilinx基于Zynq的无线电支持包，确保在运行代码前已安装该支持包。 操作步骤如下： - 打开Simulink图FM_radio_TX.slx。 - 双击“FromMultimediaFile”块，并编辑路径以导入示例音乐文件。 - 运行FM_radio_TX.slx来发送FM信号。 发射器（Zedboard + AD9361）的中心频率默认设置为100MHz。需要注意的是，天线长度应为半波长，计算公式如下：lightspeed/CenterFrequency/2 = (3*10^8)/(100*10^6)/2= 1.5米。 在本示例中，音乐信号的传输效果最佳。
  • 【数字信号调制】无线电信号调制识别的MATLAB源码.zip
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    本资源提供了一套用于无线电信号调制类型识别的MATLAB代码和示例数据集。涵盖多种常见数字调制方式，适用于通信系统研究与教学。 无线电信号调制识别的Matlab源码。