【最优波束成形中稀疏阵列配置的深度学习】第二章 深度学习 架构与数据工程 2.3 训练数据集生成与增强（Data Engineering）

目录

第一部分：原理详解

2.3 训练数据集生成与增强（Data Engineering）

2.3.1 Sparse Beamformer Spectral Analysis (SBSA)标签生成法

2.3.2 数据增强策略

2.3.3 类别不平衡处理

第二部分：结构化伪代码讲解

Algorithm 1: SBSA标签生成与高效频谱近似

Algorithm 2: SBSA性能差距边界计算

Algorithm 3: 分布式SBSA大规模阵列处理

Algorithm 4: 角度扰动数据增强

Algorithm 5: SNR扫描与协方差矩阵扰动

Algorithm 6: 类别不平衡校正与分层采样

第三部分：代码实现

脚本：稀疏阵列配置深度学习数据工程系统

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第一部分：原理详解

2.3 训练数据集生成与增强（Data Engineering）

稀疏阵列配置深度学习系统的性能根本上取决于训练数据的质量与多样性。与传统图像或自然语言处理任务不同，阵列配置识别任务缺乏大规模公开标注数据集，必须通过物理建模与数值仿真构建专用数据集。本节阐述从信号环境参数到配置标签的完整数据工程 pipeline，涵盖 Sparse Beamformer Spectral Analysis (SBSA) 标签生成、多维度数据增强及类别不平衡校正三个核心环节。