RML2016 pytorch
时间: 2023-11-05 22:59:57 浏览: 58
根据提供的引用,RML2016 pytorch是一个数据集,包含220,000条样本,每个样本有128个数据点,每个数据点由I/Q两路数据组成。样本的信噪比范围从-20dB到18dB,间隔为2dB,共有19种不同的信噪比环境。此外,该数据集还包含11种不同的调制方式,分别为8PSK, AM-DSB, AM-SSB,BPSK, CPFSK, GFSK, 4-PAM, 16-QAM, 64-QAM, QPSK, WBFM。工程文件结构如下:
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相关问题:
1. RML2016 pytorch数据集适用于什么样的应用?
2. 该数据集中的样本数量是否均匀分布在不同的信噪比和调制方式之间?
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RML2016pytorch
根据提供的引用,RML2016是一个数据集,包含了220,000个样本,每个样本的尺寸是(2, 128),即I/Q两路数据,每个样本的长度为128。这个数据集涵盖了19种不同的信噪比环境,范围从-20dB到18dB,间隔为2dB。此外,数据集还包含了11种不同的调制方式,分别是8PSK, AM-DSB, AM-SSB, BPSK, CPFSK, GFSK, 4-PAM, 16-QAM, 64-QAM, QPSK, WBFM。
关于RML2016的工程文件结构如下,我无法提供任何信息,因为在提供的引用中没有相关的信息。
RML2016数据集
RML2016数据集是一个广泛用于无线通信分类任务的数据集。它包含了来自多个调制方式(如BPSK、QPSK、16-QAM等)的数字信号样本。每个样本是由一系列复数值组成的IQ样本序列表示的。
该数据集共包含11个调制方式和20个信噪比(SNR)级别,每个组合下有2000个样本。这使得RML2016数据集总共包含220,000个样本。此外,数据集还提供了相应的标签信息,用于指示每个样本所属的调制方式。
RML2016数据集是一个非常有用的资源,用于无线通信信号分类、调制识别和物理层安全等相关研究领域。它可以帮助研究人员开发和评估各种机器学习算法和模型在无线通信信号分类任务上的性能。