13、深度学习在无线电信号处理中的应用：去噪与调制识别

最新推荐文章于 2025-11-24 23:34:07 发布
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分类专栏： 深度学习的视觉与网络革命 文章标签： 深度学习 无线电信号处理 去噪
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深度学习在无线电信号处理中的应用：去噪与调制识别

在无线电通信领域，信号处理至关重要，特别是信号去噪与调制识别。随着深度学习的发展，其在这些领域展现出巨大潜力。下面将详细介绍基于深度学习的无线电调制信号去噪以及基于图神经网络（GNN）的调制识别框架。

基于深度学习的无线电调制信号去噪
  • 实验对比
    • 星座图对比 ：通过叠加信号的星座图对比发现，本章提出的去噪方法优于传统滤波去噪方法。传统滤波信号基本无法体现去噪效果，而去噪信号能明显反映出去噪效果，且整体星座图上，去噪信号比滤波信号更接近目标信号。
    • 时频域对比 ：在时频域对比中，低频域去噪信号的去噪性能优于低通滤波器。去噪信号在频域更接近目标信号，低通滤波器在频域基本无法体现去噪效果，其峰值约降低一半。
    • 纯净度指标对比 ：不同干扰下不同信号的纯净度指标折线图显示，去噪信号的纯净度指标平均比滤波信号高约2.12 dB。在干扰1情况下，滤波后信号的纯净度指标比去噪信号高约0.3 dB，但在其他七种干扰条件下，去噪信号的纯净度指标高于滤波信号，在干扰6时高出约5 dB。这证明在八种干扰情况下，去噪模型在提高纯净度指标方面优于低通滤波器。
  • 结论 ：采用生成对抗网络对无线电调制信号进行去噪研究，结果表明基于深度学习的去噪技术比传统低通滤波器有更大改进。去噪模型采用端到端的结果和训练方式，训练结束后无需根据信号先验知识调整参数，适
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08-18
综上所述，深度学习特别是卷积神经网络在无线电调制识别领域的应用，表明了其在处理复杂非线性无线电信号时的巨大潜力和优势。卷积神经网络不仅能够自动提取信号的有用特征，还能够在未知的多变电磁环境下保持较高的...
基于深度学习的通信干扰抑制技术研究
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随着通信技术的迅猛发展，通信系统在不断进步的同时也面临着越来越严峻的通信干扰问题。传统的通信干扰抑制方法在处理复杂、非线性的信号时表现不佳，为解决这一难题，近年来深度学习技术逐渐应用于通信领域。本文将重点探讨基于深度学习的通信干扰抑制技术，并提供相应的代码实例，以期为解决通信干扰问题提供新的思路和方法。 通信系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定性和可靠性对于信息的传递至关重要。然而，受到多种干扰的影响，通信信号的质量可能会受到严重损害，从而影响通信系统的性
【信号调制】基于深度学习CNN的信号调制识别附matlab代码
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1 生成用于训练的波形为每种调制类型生成 10000 个帧，其中 80% 用于训练，10% 用于验证，10% 用于测试。我们在网络训练阶段使用训练和验证帧。使用测试帧获得最终分类准确度。每帧的长度为 1024 个样本，采样率为 200 kHz。对于数字调制类型，八个样本表示一个符号。网络根据单个帧而不是多个连续帧（如视频）作出每个决定。假设数字和模拟调制类型的中心频率分别为 900 MHz 和 100 MHz。1.2 波形生成。
【数字信号调制】无线电信号调制识别【含Matlab源码 912期】
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无线电信号调制识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
无线电信号调制【小波去噪】附Matlab代码实现
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02-21 732
无线电通信技术作为信息时代的重要基石，在社会经济发展中发挥着不可替代的作用。然而，在无线电信道中传输的信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响信号的质量和通信的可靠性。因此，如何有效地抑制噪声、提高信号的信噪比，一直是无线电通信领域研究的核心问题之一。小波变换作为一种时频局部化的分析工具，具有多分辨率分析的特性，能够有效地将信号和噪声在不同尺度上分离，从而实现信号的去噪。本文将探讨无线电信号调制过程中应用小波去噪技术的原理、方法和优势，并分析其在实际应用中的挑战和未来发展方向。一、无线电信号调制与噪声干扰。
【信号识别】基于深度学习CNN实现信号调制分类附matlab代码
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06-23 2528
大容量、高速率的信息传输需求极大地推动了认知无线电领域的技术发展,其中,复杂电磁环境中信道均衡及通信调制类型识别技术,是该领域重要组成之一。传统的均衡处理主要是利用梯度下降法逼近信道特征,在时域或频域对信号进行逆卷积运算,以抑制信道干扰和畸变,改善系统响应;而传统的调制识别方法主要通过提取信号的专家特征,选择合适的分类器进行识别。近年来,许多先进的卷积神经网络架构及优化算法相继提出,深度学习在多个领域都取得了突破性的成果。基于卷积神经网络对原始输入的抽象特征学习能力,本文对其在信号去噪、信道均衡及调制识别等
【信号处理】时序数据中的稀疏辅助信号去噪和模式识别附Matlab代码
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在信号处理领域，时序数据的去噪和模式识别是两项核心任务。随着稀疏表示理论的发展，稀疏辅助方法为这两项任务提供了全新的解决思路，能够有效提升处理精度和效率，在通信、医疗、工业监测等众多领域发挥着重要作用。一、稀疏辅助信号去噪稀疏辅助信号去噪的核心思想是利用信号在特定变换域中的稀疏性，将含噪信号分解为稀疏的真实信号成分和密集的噪声成分，从而实现噪声的有效剔除。（一）基本原理。
无线电信号调制【小波去噪】（Matlab&Python代码实现）
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08-26 1022
无线电信号在传输过程中易受噪声干扰，影响通信质量。小波去噪技术作为一种有效的信号处理方法，能够自适应地分离信号与噪声，提高信噪比。本文探讨了小波去噪在无线电信号调制中的应用原理、方法及优势，分析了其在AM、FM、QAM、PSK及OFDM等调制方式中的具体应用，并通过仿真实验验证了其有效性。
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12-22 7931
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基于多输入深度学习的信号调制识别方法研究
input_深度学习_信号识别_调制识别_信号深度学习.zip”，描述与标题一致，标签包括：深度学习、信号识别、调制识别、多输入模型、卷积神经网络、特征提取、无线通信、自动调制识别、机器学习、信号处理。压缩包内...
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【代码】大模型之-层归一化RMSNorm的实现。
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在深度学习里通常指：。它是衡量的指标，比参数量更能反映“推理时到底要算多少”。
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