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MATLAB傅里叶变换代码-DL_OFDM：深度波形——基于深度复数卷积神经网络的OFDM接收机学习方法

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简介：
本项目提供MATLAB代码实现基于深度复数卷积神经网络的OFDM信号接收机学习，采用傅里叶变换进行频域处理，以提高通信系统的性能和鲁棒性。 Zhao Zhongyuan, Mehmet C. Vuran, Guojuan Guo 和 Stephen Scott 的论文《Deep-Waveform：一种基于深度复数值卷积网络的学习型 OFDM 接收器》已被《IEEE 通讯选定区域》杂志接受，该文发表于 arXiv 预印本。具体信息如下： @article{zhao2018deepwaveform, author={Zhongyuan Zhao and Mehmet C. Vuran and Guojuan Guo and Stephen Scott}, title={Deep-Waveform: A Learned OFDM Receiver Based on Deep Complex-valued Convolutional Networks}, journal={accepted to IEEE Journal on Selected Areas in Communications}, vol={}, month={July}, year={2021} }

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  • MATLAB傅里叶变换代码-DL_OFDM：深度波形——基于深度复数卷积神经网络的OFDM接收机学习方法
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    本项目提供MATLAB代码实现基于深度复数卷积神经网络的OFDM信号接收机学习，采用傅里叶变换进行频域处理，以提高通信系统的性能和鲁棒性。 Zhao Zhongyuan, Mehmet C. Vuran, Guojuan Guo 和 Stephen Scott 的论文《Deep-Waveform：一种基于深度复数值卷积网络的学习型 OFDM 接收器》已被《IEEE 通讯选定区域》杂志接受，该文发表于 arXiv 预印本。具体信息如下： @article{zhao2018deepwaveform, author={Zhongyuan Zhao and Mehmet C. Vuran and Guojuan Guo and Stephen Scott}, title={Deep-Waveform: A Learned OFDM Receiver Based on Deep Complex-valued Convolutional Networks}, journal={accepted to IEEE Journal on Selected Areas in Communications}, vol={}, month={July}, year={2021} }
  • Deep-Waveform: 基于深度复值卷积网络的OFDM接收机学习方法
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    简介：本文提出了一种基于深度复值卷积网络的新型OFDM接收机学习框架Deep-Waveform，旨在通过端到端训练优化无线通信系统的性能。 基于深度学习的 OFDM 接收器的源代码包括了 BPSK、QPSK、8-QAM 和 16-QAM 调制方式以及星座映射功能。信噪比范围从 -10 到 29 分贝，以 1 dB 的间隔递增。
  • 卷积神经网络——深度学习
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    卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。 这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。
  • CNN-卷积神经网络-深度学习.ppt
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    本PPT介绍卷积神经网络（CNN）在深度学习中的应用和原理，涵盖其架构、训练方法及实际案例分析。 人工智能领域关于CNN（深度学习之卷积神经网络）的教学版PPT讲解得很到位且详细。希望这份资料能对大家有所帮助。
  • 基于深度学习卷积神经网络的猫狗分类方法
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    本研究提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的创新算法，专门用于高效准确地进行猫与狗图像分类。通过优化模型架构和训练策略，显著提升了识别性能，在同类研究中处于领先地位。 基于TensorFlow的猫狗大战代码已准备好，只需更改文件夹路径即可运行。资料包括答辩XMind脑图等相关内容，非常齐全。
  • 实践中的深度学习—卷积神经网络
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    本课程深入探讨了卷积神经网络在实际应用中的运作原理与技巧，旨在帮助学员掌握其核心概念及开发技术。 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层构成。在原始输入上进行特征提取是通过卷积操作实现的。简而言之，就是在一个个小区域中逐个提取特征。 以一个例子为例：第一次卷积可以提取低层次的特征；第二次则能获取到中间级别的特征；而第三次则是高层次的特性。随着不断的深入和压缩，最终会得到更高层面上的特征——也就是对原始输入进行一步步浓缩后得出的结果，这使得最后获得的特性更加可靠。 基于这些高级别的特征，我们可以执行各种任务，例如分类或回归等操作。卷积层之所以得名于“卷积”，是因为它使用了这种运算方式；然而，在实践中通常采用互相关（cross-correlation）来进行计算。
  • MATLAB 2017A代码-深度学习-CIFAR10：基于卷积神经网络的目标识别
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    本项目使用MATLAB 2017A实现了一个基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型，用于CIFAR10数据集中的图像目标识别任务。 在CIFAR10上使用CNN进行目标检测和图像分类的Matlab2017a代码标题 以下过程描述了如何运行给定的代码： 先决条件： - 安装了Anaconda软件的系统。 - 已安装Jupyter笔记本。 - Matlab 2017a版本的系统。 代码结构： ``` AlexNet/ data/ results/ stats_alexnet_testing.mat stats_alexnet_validation.mat Logs/ out_train_alexnet_cifar10.cph-m1.uncc.edu 脚本段落件: - AlexNet_Tester.m - AlexNet_Trainer.m ```