cnn-lstm代码实现频谱感知python

以下是使用Keras库实现CNN-LSTM模型的频谱感知Python代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense, TimeDistributed, Flatten

# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), input_shape=(None, 128, 128, 3)))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))))
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False, dropout=0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

其中，`TimeDistributed`层用于将CNN层应用于LSTM输入的每个时间步长，`LSTM`层用于对CNN特征序列进行编码，`Dense`层用于输出二进制分类结果。在这个例子中，我们使用了128x128的频谱图作为CNN-LSTM模型的输入。