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RSS订阅原创 智能调制类型识别算法3——单特征+复合模型（时序数据+CNN+BiLSTM）
本文主要复现AuroraEchos/Automatic-modulation-recognition这个工程结果，该论文已经阐明其训练测试数据集、模型内部架构设计、网络模型训练参数配置等；此处主要测试模型在不同场景下的泛化能力，以及当前该模型存在的问题汇总。选择此案例进行重点研究，是因为该工程在公开数据集RML2016.10a上训练得到的识别准确率最高，可以达到93%+的识别准确率。
2025-06-30 22:59:48
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原创 智能调制类型识别算法2——单特征+单模型（时序数据+CNN）
本文主要复现这个工程结果，在此基础上阐明该论文的训练测试数据集、模型内部架构设计、网络模型训练参数配置、模型在不同场景下的泛化能力测试，以及当前该模型存在的问题汇总。选择此案例进行重点研究，是因为该实验不仅在仿真的数据集上训练达到90%的识别准确率，而且还利用ADALM-PLUTO无线电和Communications Toolbox Support Package for ADALM-PLUTO Radio,搭建了一个简单的无线通信网络平台。
2025-06-18 00:02:54
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原创 智能调制类型识别算法的数据准备1
本章将重点阐述调制类型识别中的公开数据集，并对现有的数据集进行详细分析和对比。以及在准备调制类型信号数据时，需要关注的参数信息。
2025-06-16 23:56:48
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原创 基于深度学习的调制类型识别工程应用0
本文旨在研究SISO系统通信调制类型信号在实际电磁环境中的工程应用，以期达到更高的实时性，更稳定、更准确的识别结果。
2025-06-16 23:13:38
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空空如也
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