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matlab如何敲代码-IntfClassify:使用神经网络进行干扰分类
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2021-05-23
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matlab如何敲代码Matlab中基于神经网络的干扰信号分类2019年6月于杰,欧洲经委会,弗吉尼亚理工大学 滑梯 乳胶著作 消息 (7月11日)实现了具有LSTM mainRNN.py RNN,精度最高为%。 (7月11日)实施了DNN mainDNN.py ,其准确性最高mainDNN.py 65%。 (7月6日)导入了SVM,效果很好。 (7月3日)导入了Alpha配置文件,但效果不佳, (6月30日)copyCat通行证, (6月28日)使用下采样可能会减少计算量, (6月27日)使用FFT可以达到94%的精度。 路线图 从USRP获取数据集 处理OFDM信号 设定档 最好在ARC VT上运行。 Matlab的 机器学习工具箱 显卡 Python 套餐 tensorflow keras matlibplot hdf5storage yagmail将结果和代码发送到电子邮件 运行conda install conda-forge [package name] 对于yagmail,请运行conda conda install -c atddatms yagmail ,如果不起作用
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IntfClassify-master.zip (70个子文件)
IntfClassify-master
fig
H.jpg 104KB
main_old.m 10KB
.gitattributes 66B
testAlphaProfile.m 5KB
myChirp.m 179B
suplabel_test.ps 46KB
plotSpectrum.m 4KB
bib.md 2KB
main.m 10KB
testAlphaProfile_mod.m 1KB
plotPyData.m 263B
nameSpace.md 27B
myCalConfusionMatrix.m 170B
suplabel copy.m 3KB
mainRNN.m 0B
SCoh_W.m 4KB
plotAcc.m 578B
IM Classification
DNN2.py 3KB
DNN1.py 3KB
FUNCTION
mainGenerateData.m 12KB
calculate_threshold.m 1KB
myChirp.m 179B
sendEmail.m 800B
q.m 1KB
checkBER.m 673B
myMod.m 398B
myFFT.m 953B
Y.mat 2KB
XLong1.mat 361KB
myChirp.m 179B
main.m 8KB
XLong2.mat 7.03MB
testpad.py 1KB
ToolBox.py 11KB
DNN_Ypred.mat 313KB
__pycache__
ToolBox.cpython-36.pyc 6KB
RNN1.py 2KB
YLong1.mat 90KB
DNN_Ytest.mat 313KB
YLong2.mat 1.09MB
plotConfMatrix.m 2KB
mainRNN.py 2KB
testAlphaProfile_ps.m 1KB
CPS_W.m 4KB
README.md 3KB
svm
svmtrain.c 12KB
svm_model_matlab.h 201B
svmpredict.c 10KB
libsvmwrite.mexmaci64 9KB
svmtrain.mexmaci64 81KB
mainSVM.m 1KB
myCalConfusionMatrix.m 170B
libsvmwrite.c 2KB
libsvmread.mexmaci64 10KB
myTestAoA.m 890B
svm_model_matlab.c 8KB
Makefile 1KB
libsvmread.c 4KB
myTest.m 1KB
README 10KB
svmpredict.mexmaci64 81KB
make.m 888B
plotConfMat.m 2KB
savetrainingplot.m 329B
alphaProfile.m 724B
main2.m 10KB
.gitignore 100B
suplabel.m 3KB
plotConfMat.m 2KB
mainDNN.py 3KB
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