Matlab代码对64-QAM分类的影响-光通信中的神经网络应用
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简介：
本研究探讨了在光通信中使用MATLAB编写的神经网络算法来分类64-QAM信号的效果，分析其性能和优化潜力。
该项目概述了用于处理光通信信道中存在的干扰的机器学习（ML）方法，并着重于正交幅度调制（QAM）方案的应用。项目通过将符号信号流视为分类问题，创建了一种能够预测每个符号类别的自主神经网络（ANN）。此外，它还提供了可能的研究策略以提高预测的成功率和准确性。
在验证过程中，模型的得分仅为0.89，这低于预期效果。因为在光通信领域中，精度低于99%的分类器通常不被接受。项目团队假设信号流中的其他符号可能会对正在分类的当前符号产生影响，并认为这种影响可能是部分无效或权重较小的。因此可能还有其它信息来源在更显著地影响当前符号类别，ANN模型需要考虑这些因素以提升预测准确度。
项目的存储库结构如下：
- docs：包含进行分析和相应演示的相关论文。
- results：存放程序运行结果数据文件。
- src：存放使用Matlab编写的源代码文件。
项目由Filipe Pires 和João Al共同完成。
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