rml2016.10a数据集介绍

rml2016.10a是一个用于无线信号识别的数据集，由意大利国家研究委员会 (CNR) 的无线通信研究所 (CNIT) 开发。该数据集包含11个调制方式和20个中心频率，每个调制方式和中心频率组合下有2000个信号样本，共计22万个信号样本。

每个信号样本均为IQ采样数据，采样率为2.4MHz，采样深度为16 bits，每个样本的时长为128微秒。每个样本还包含一个标签，标识了该样本所属的调制方式和中心频率。

该数据集可用于无线信号识别算法的开发和评估。您可以从以下链接中下载该数据集：

https://www.deepsig.io/datasets

相关问题

RML2016.10a数据集下载

RML2016.10a是一个用于无线电信号分类的数据集，包含11种调制方式和20个中心载频点。该数据集是由意大利的一家公司创建的，用于无线电信号分类的研究和开发。如果您想下载该数据集，可以在该公司的官网上找到下载链接并按照要求进行下载。另外，该数据集也可以在一些公共数据集网站上下载，如Kaggle等。但是请注意，该数据集仅用于学术研究目的，不得用于商业用途。

如何读取rml2016.10a数据集的标签 代码

rml2016.10a数据集的标签存储在.mat文件中。可以使用Python中的SciPy库来读取.mat文件并获取标签。

以下是一个示例代码，假设数据集文件夹中包含rml2016.10a.mat文件：

import scipy.io as sio

# 读取mat文件
mat_file = sio.loadmat('rml2016.10a.mat')

# 获取标签数据
labels = mat_file['Mod_Labels']

# 打印标签形状
print(labels.shape)

在这个例子中，我们使用`loadmat`函数加载.mat文件，并将其存储在`mat_file`变量中。然后，我们使用`Mod_Labels`关键字从`mat_file`中获取标签数据，并将其存储在`labels`变量中。最后，我们打印出标签的形状。

请注意，这只是获取标签的一种方法，具体实现可能因数据集的特殊性而异。