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)...
时间: 2023-12-20 07:03:41 浏览: 29
好的,首先我们需要一些数据集来进行实验。假设我们有一个名为`data.csv`的数据文件。我们可以使用Python中的`pandas`库来读取数据文件,并选择第一列的前50000行作为我们的信号数据。
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 选择第一列的前50000行作为信号数据
signal_data = data.iloc[:50000, 0]
```
接下来,我们需要根据噪声信号生成原理来生成主用户信号H_1和次用户信号H_0。假设我们的噪声信号是高斯白噪声,我们可以使用Python中的`numpy`库来生成高斯白噪声信号。然后,我们可以将信号数据与高斯白噪声信号相加得到主用户信号H_1。最后,我们可以随机选择一些信号数据作为次用户信号H_0,并将其与高斯白噪声信号相加得到次用户信号H_0。
```python
import numpy as np
# 生成高斯白噪声信号
noise = np.random.normal(0, 1, len(signal_data))
# 生成主用户信号H_1
H_1 = signal_data + noise
# 随机选择一些信号数据作为次用户信号H_0
num_samples = 1000
sample_indices = np.random.choice(len(signal_data), num_samples, replace=False)
signal_samples = signal_data.iloc[sample_indices]
# 生成次用户信号H_0
H_0 = signal_samples + noise
```
现在我们已经生成了主用户信号H_1和次用户信号H_0。接下来,我们可以将它们用于PU学习算法的训练和评估。