基于BP神经网络的数字调制识别的MATLAB代码
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本简介提供了一段利用MATLAB编写的基于BP（Backpropagation）神经网络进行数字信号调制方式自动识别的代码。该代码适用于研究和教学，帮助用户深入理解并实践BP神经网络在通信工程中的应用。
这段MATLAB代码在下载后可以直接运行，并实现了一个简单的数字调制信号识别器。该工具可以识别六种不同的调制方式（2或4ASK、2或4FSK、2或4PSK）。用户可以根据自己的需要删除不需要的部分或者进行扩充，这些都是完全可行的。
本段程序的主要过程如下：
1. 初始化参数：包括载波频率和信息码元长度等，用于生成和处理信号。
2. 选择不同的调制方式：这将决定后续的信号生成流程。
3. 根据选定的调制方式生成相应的调制信号。每种调制方式具有独特的信号特征，并将其存储在一个包含多个码元的向量中。
4. 向产生的信号添加高斯噪声，通过设置信噪比来控制噪音水平。
5. 对每个生成的信号进行处理：这包括傅立叶变换和幅度比等操作，以提取信号的特性与属性。
6. 创建BP神经网络，并用它识别输入信号类型。该过程使用一系列特征参数（如Rmax）形成的矩阵作为训练数据。
7. 设置BP神经网络的训练参数，例如学习率，然后利用包含每种调制类型的特征参数和标签矩阵的数据进行训练。
8. 对经过训练后的网络进行仿真测试，以评估其对不同输入信号的识别能力。
9. 最后通过比较各类信号误差来选择错误最小的一种作为正确的识别结果，并计算出准确度并显示在用户界面上。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
