从数据集读取原始PU信号数据（使用第1列前50000行信号进行实验），根据噪声信号生成原理，分别生成主用户信号H_1(正样本)和次用户信号 H_0（负样本）

### 回答1：
你可以使用 Python 中的 pandas 库来读取数据集并选择前50000行信号。你可以这样做：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("数据集路径")

# 选择第1列并取前50000行信号
signal = df['第1列名称'][:50000]

根据噪声信号生成原理，可以使用相关的算法来生成主用户信号H_1和次用户信号 H_0。具体的生成方法可能因噪声信号的类型而异。你可以在生成主用户信号H_1和次用户信号 H_0之前，需要对噪声信号进行一些处理，比如去噪或者预处理。

### 回答2：
根据噪声信号生成原理，我们可以根据数据集中的原始PU信号数据来生成主用户信号H_1和次用户信号H_0。

首先，我们需要获取数据集中的原始PU信号数据，选择第一列前50000行的数据进行实验。这些数据代表了PU信号的波形特征。

生成主用户信号H_1（正样本）的步骤如下：
1. 选取一段原始PU信号数据，可以是数据集中的连续片段。
2. 对该段数据进行信号处理，如去除高频噪声、滤波等，以获得干净的主用户信号H_1。
3. 可以根据需要对H_1进行进一步的信号处理，例如添加特定的调制方式或幅度调制，以模拟真实主用户的信号特征。

生成次用户信号H_0（负样本）的步骤如下：
1. 选取一段原始PU信号数据，可以是数据集中的连续片段。
2. 添加特定的噪声信号，可以是高斯白噪声或其他噪声模型，以模拟次用户信号H_0中存在的噪声。
3. 可以在需要的情况下对H_0进行信号处理，例如添加特定调制方式或幅度调制。

通过以上步骤，我们可以根据数据集中的原始PU信号数据生成具有实际特征的主用户信号H_1和次用户信号H_0，用于后续的PU信号处理和分类实验。