【MATLAB机器学习期末项目：基于BP神经网络的通信系统调制方式识别仿真代码】.m
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简介：
本项目为MATLAB实现的机器学习期末作业，主要内容是利用BP（反向传播）神经网络技术进行通信系统中不同调制方式的自动识别，并提供相应的仿真代码。
代码可以直接运行，总共有350多行。以下是部分示例：
```matlab
fc = 20000; % 载波频率
fs = 40000; % 采样速率
k = 2;
code_size = 15 * round(k * fs / fc); % 信息码元长度
t0 = 5.5; % 信号长度
Ns = 256; % 样本数
% 使用BP网络进行处理
net = newff(minmax(Pi), [5, 15, 6], {tansig, purelin, logsig}, traingda);
% 设置训练参数
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 1;
net.trainParam.mc = 0.5;
net.trainParam.epochs = 2000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
% 使用TRAINGDM算法对网络进行训练
```
这里定义了神经网络的结构和参数，并使用`traingda`方法来进行训练。
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