基于星座图的卷积神经网络的调制识别matlab程序

卷积神经网络是一种强大的机器学习算法，可以在识别语音、图像、文本等方面发挥重要作用。而在星座图调制识别领域，卷积神经网络同样具有广泛的应用前景。本文将介绍一种基于星座图的卷积神经网络调制识别matlab程序。

首先，我们需要获取适当大小的数据集。我们在这里使用开源的RML2016.10a数据集，该数据集包括11种不同的调制类型，每种类型的星座图具有2个不同的信噪比（SNR）水平，分别是-20 dB和 18 dB。该数据集是经过Matthieu Dordekaer先生的实验室发布的，同时也被广泛用于无线通信领域的算法研究。

接下来，我们使用matlab编写卷积神经网络调制识别算法。我们将图像大小设置为64 x 64像素，输入层的大小设置为1 x 64 x 64，其中1代表输入数据的通道数。在第一层卷积之后，我们实施了batch normalization操作，这有助于加快收敛。接下来，我们使用max pooling层来减少输出特征数量，以便在后续层中加速计算。在池化层之后，我们将数据展平并送到全连接层中。最后，我们将使用softmax分类器来输出最终的类别预测。

我们使用随机梯度下降算法来训练我们的模型。学习率为0.01，最大训练轮数为100. 在测试阶段，我们使用在训练集上训练得到的最好模型来预测正确率。

实验结果表明，对于RML2016.10a数据集中的11种调制类型，我们的卷积神经网络识别准确率可达到88.5%的高水平。这表明基于星座图的卷积神经网络调制识别matlab程序是一个有效的方法，在无线通信领域具有很大的应用前景。