使用FC神经网络实现DoA估计的代码
时间: 2024-02-15 11:02:27 浏览: 34
以下是一个使用FC神经网络实现DoA估计的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 数据预处理
def preprocess_data(data):
# 标准化处理
mean = np.mean(data, axis=1, keepdims=True)
std = np.std(data, axis=1, keepdims=True)
data = (data - mean) / std
# 维度变换
data = np.transpose(data, axes=(0, 2, 1))
return data
# 创建FC神经网络模型
def create_fc_model(input_shape):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Input(shape=input_shape))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
# 训练模型
def train_fc_model(model, train_data, train_labels):
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
# 预测DoA
def predict_doa(model, data):
predictions = model.predict(data)
return np.argmax(predictions, axis=1)
# 加载训练数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
# 数据预处理
train_data = preprocess_data(train_data)
# 创建并训练FC神经网络模型
model = create_fc_model(train_data.shape[1:])
train_fc_model(model, train_data, train_labels)
# 加载测试数据
test_data = np.load('test_data.npy')
# 数据预处理
test_data = preprocess_data(test_data)
# 预测DoA
doa_predictions = predict_doa(model, test_data)
print(doa_predictions)
```
需要注意的是,在训练模型之前,需要先加载训练数据,对其进行预处理,并创建FC神经网络模型。然后,在训练模型时,需要指定优化器、损失函数和评估指标,并设置训练的迭代次数和批次大小。最后,加载测试数据,对其进行预处理,并使用训练好的模型进行DoA预测。
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