transformer调制识别

Transformer调制识别是指使用Transformer模型来识别信号调制类型的任务。在无线通信中，调制是指将数字数据转换为模拟信号的过程，常见的调制类型包括调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM）等。

使用Transformer模型进行调制识别的主要思路是将信号的时域或频域表示作为输入，通过多层的自注意力机制和前馈神经网络，学习到信号的特征表示，并最终输出对应的调制类型。

具体实现时，可以将信号的时域波形或频谱图作为输入序列，通过一系列Transformer编码器层，提取序列中的特征信息。最后，通过全连接层将特征映射到对应的调制类型上进行分类。

值得注意的是，为了训练Transformer模型进行调制识别，需要准备大量标注好的调制信号样本作为训练集，并进行相应的数据预处理和模型优化。