用SOM网络将脉冲信号分成五条不同幅值的波形线

要使用SOM网络将脉冲信号分成五条不同幅值的波形线，你可以使用自组织映射（SOM）算法对脉冲信号进行聚类。以下是一个示例代码，演示如何使用SOM网络对脉冲信号进行聚类和生成波形线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from som import SOM

# 生成示例脉冲信号数据
num_samples = 1000
num_features = 100
X, _ = make_blobs(n_samples=num_samples, n_features=num_features, centers=5)

# 设置SOM网络参数
network_shape = (5, 1)  # SOM网络的形状
learning_rate = 0.1     # 学习率
sigma = 1.0             # 邻域半径

# 初始化SOM网络
som = SOM(network_shape[0], network_shape[1], num_features, learning_rate, sigma)

# 训练SOM网络
som.train(X, num_epochs=100)

# 获取SOM网络的聚类结果
labels = som.predict(X)

# 绘制聚类结果和波形线
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(num_samples):
    plt.plot(X[i], 'k-', alpha=0.2)
    
for i in range(network_shape[0]):
    plt.plot(som.weights[i], 'r-', linewidth=2, label=f'Cluster {i+1}')

plt.title('Clustered Waveforms')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先生成了示例的脉冲信号数据，其中包含了5条具有不同幅值的波形线。然后，我们使用自组织映射（SOM）算法对脉冲信号进行聚类。通过调整SOM网络的参数，如学习率（`learning_rate`）和邻域半径（`sigma`），你可以控制聚类的效果。

最后，我们将原始脉冲信号和SOM网络的波形线一起绘制在同一个图中，以展示聚类结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于演示如何使用SOM网络将脉冲信号分成五条不同幅值的波形线。对于实际的脉冲信号聚类任务，你可能需要进行更多的数据预处理、参数调优和结果分析。