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多种方法用于分类通信信号。包含tar.gz文件。

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简介：
通过运用深度学习技术，对通信信号的调制方式进行识别，目前已涌现出多种先进方法，包括cldnn、LSTM以及ResNet等技术。

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  • 实现通信信号分类的多种方法.tar.gz
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    本研究探讨了多种用于分类通信信号的技术和算法，旨在提高不同环境下信号识别与处理的效率和准确性。 基于深度学习的通信信号调制方式识别研究中，常用的模型包括卷积长短时记忆网络（CLDNN）、长短期记忆网络（LSTM）和残差网络（ResNet）。这些模型在处理复杂通信环境下的信号特征提取与分类任务方面表现出色。
     
  • 雷达信号分类方法
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    雷达信号分类方法研究涉及通过算法识别和区分不同类型的雷达发射信号。这种方法对于目标检测、电子战及通信安全至关重要。 雷达信号分选方法代码性能优越，分选率高，值得下载使用。
     
  • CNN.rar_CNN信号处理_CNN一维信号分类_一维信号的CNN分析_信号分类方法
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    本资源探讨了卷积神经网络(CNN)在处理和分类一维信号中的应用，深入分析了一维信号的CNN模型构建及优化策略，并提供了多种信号分类方法。 CNN分类适用于一维信号的模型简单易懂，适合新手学习使用，但效果一般。
     
  • MFC串口通信示例（包含两种方法）
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    本示例详细介绍在Microsoft Foundation Classes (MFC)框架下实现串口通信的方法，包括使用ATL COM和Raw API两种技术路径。适合初学者快速上手与深入学习。 MFC串口通讯例子，希望能帮助到初学者！
     
  • 雷达信号分类程序，针对多种未知雷达信号的分类处理
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    本项目研发了一套雷达信号分类程序，专门用于识别和分类不同类型的未知雷达信号，提高信号处理效率与准确性。 雷达信号分选是指根据到达时间（TOA）成功地将不同的信号进行分类。
     
  • 基于BP算法的五通道肌电信号分类方法
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    本研究提出了一种基于BP算法的五通道肌电分类方法，旨在提高肌肉信号识别精度与效率，为假肢控制和康复工程提供技术支持。 使用五通道肌电信号数据进行分类，并附有可以直接运行的实验数据及简洁明了的程序代码。
     
  • 关于STM32的多种通信方法（485、UART、IIC、SPI）
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    本文章全面介绍了在基于STM32微控制器的各种通讯技术，包括RS-485、UART、IIC和SPI的具体应用与实现方式。 基于STM32F103最小系统版的各种通讯方式例程使用了库函数下的最简读取内容，并包含详细文档介绍。使用的传感器包括SHT20（温湿度）传感器、CO2传感器、BH1750光照强度传感器和土壤温湿度传感器。
     
  • 基于LSTM网络的ECG信号分类方法
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    本研究提出了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的ECG信号分类方法，能够有效识别不同类型的ECG模式，提升心律失常诊断准确率。 长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色。心电图（ECG）是一种记录心脏电信号的诊断工具。
     
  • 改进的EMD方法(REMD): 一种有效的自适应信号处理工具，适用于多成分信号...
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    REMD是一种基于EMD技术改进的自适应信号处理工具，特别擅长解析复杂、多成分信号。通过优化算法，它能更精确地分离并分析不同频率组分，广泛应用于各种科学和工程领域。 REMD是经验模式分解的一种改进版本，并由软筛选停止标准（SSSC）支持。SSSC是一种能够自动终止EMD筛分过程的自适应筛选停止准则。它可以从混合信号中提取出一组单分量信号，这些信号被称为固有模式函数。此外，它可以与希尔伯特变换（或其他解调技术）结合使用来进行时频分析。
     
  • OpenCV包含多种内置分类器
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    OpenCV库集成了丰富的预训练分类器模型，广泛应用于图像和视频处理中的人脸检测、物体识别等场景。 OpenCV内置的人脸识别分类器可以用于个人人脸检测。使用不同的分类器可以获得不同的效果。