调制识别

【信号识别】TFMix：时频域融合赋能特定辐射源识别，领域泛化性能再突破【附python代码】TFMix：一种用于特定辐射源识别领域泛化的鲁棒时频混合方法特定辐射源识别（SEI）是基于辐射源个体差异在射频信号中体现的固有特征进行识别的技术。深度学习（DL）方法已成为SEI的主要手段，广泛应用于无线设备识别与认证。然而，不同环境下电磁信号的差异性导致模型在未见过的领域中性能显著下降，传统深度学习方法难以应对这一挑战。为此，领域泛化（DG）成为解决该问题的关键途径。为缓解不同场景下SEI性能受限的问题，本文提出一种混合增强方法TFMix，融合时域与频域数据增强技术。具体而言，TFMix首先通过时域插值

【调制识别】突破跨信道调制分类瓶颈！FSSADA半监督对抗域自适应框架重磅来袭【附python代码】面向跨信道场景：融合半监督对抗域自适应调制分类网络基于深度学习的自动调制分类（AMC）已成为研究热点，具有广泛的实际应用价值。然而，现有深度学习AMC网络在特定信道模型下训练后，在新的信道场景中性能表现不佳。为解决这一问题，本文提出一种对抗性半监督域自适应方法。具体而言，该方法通过三阶段迭代训练策略，联合优化分类精度、聚类敏感性和分布距离。实验结果表明，所提模型在迁移至新信道场景时，仅需少量标记数据即可实现稳健的分类性能。

Matlab程序猿

【MATLAB源码-第199期】基于MATLAB的深度学习(CNN)数字、模拟调制识别仿真，输出识别率。基于深度学习的调制识别系统利用复杂的数学模型和算法来识别和分类从不同来源接收到的无线信号的调制类型。这种技术的应用广泛，特别是在无线通信、电子战、频谱监测和认知无线电等领域中具有重要价值。调制识别系统的设计要求能够处理和识别各种调制信号，即使在信号受到各种噪声和干扰的情况下也能保持高准确率和稳定性。下面将从几个关键方面详细介绍这一系统的设计和实现。

简简单单做算法

基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程MATLAB2022a

我是有底线的