可以使用卷积神经网络解调

### 使用卷积神经网络进行信号解调的方法

#### 数据预处理
对于采集到的调制信号，需执行一系列预处理步骤来准备用于训练和测试的数据集。这些步骤包括但不限于采样、数字化、去均值以及归一化等操作[^4]。

- **采样**：将连续时间域内的模拟信号转变为离散的时间序列。
- **数字化**：把经过采样的离散信号进一步转化为二进制数值形式以便计算设备能够有效处理。
- **去均值**：移除信号中的平均值成分从而减少直流偏置的影响。
- **归一化**：调整信号强度至特定区间内（通常是[-1, 1]），这有助于加速后续模型收敛并增强泛化性能。

完成上述预处理之后，原始调制信号可被表达成复数序列 \( S = I + j \cdot Q \)，这里\(I\)代表同相信号而\(Q\)则是正交信号；接着通过取样获得一组离散化的复数值列表。随后，该复数向量的实际部分与虚构部分会被分离出来作为独立通道送入CNN架构之中。

#### 构建卷积神经网络模型
构建适合解决此问题类型的CNN结构非常重要。一般而言，这样的网络会包含多个卷积层用来捕捉局部模式特征，并配合池化机制降低维度复杂度。此外还可能加入全连接层负责最终决策输出。具体设计取决于实际应用场景需求和技术细节考量：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def build_cnn_model(input_shape=(None, None, 2)):
    model = models.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),

        layers.Flatten(),
        layers.Dense(64, activation='relu'),

        # Assuming binary classification for simplicity; adjust according to your needs.
        layers.Dense(8, activation='softmax')  
    ])
    
    return model

这段代码定义了一个简单的二维卷积神经网络框架，它接受形状为`(height, width, channels)` 的输入张量，其中`channels=2`对应IQ两路信号。最后一层采用Softmax激活函数假设存在八种不同的调制类别待区分[^2]。

#### 训练过程
一旦准备好数据集并且搭建好了合适的CNN拓扑，则可以开始利用标注好的样本对模型参数实施优化迭代直至达到满意的预测效果为止。在此期间应当注意合理设置超参比如批次大小(batch size)、学习率(learning rate)等以确保稳定且快速的学习曲线形成。同时也要定期验证当前版本的表现水平防止过拟合现象发生。

#### 测试评估
当训练完成后，应该选取一部分之前未见过的新颖实例来进行全面评测，以此衡量所建立系统的整体效能指标如准确率(Accuracy)、召回率(Recall)等等。如果满足预期目标则可以直接部署上线投入使用；反之就需要回头审视整个流程寻找改进之处再做相应调整直到满意为止。