使用SVM与CNN分类QAM信号的MATLAB项目实现

资源摘要信息:"该项目为人工智能工程导论课程项目，目标是使用MATLAB软件和AI技术对不同阶的QAM（正交幅度调制）信号进行分类。项目由史蒂文斯理工学院姚教授指导，并由贾斯汀汤普森执行。项目涉及到的AI技术主要包括支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN），并通过结合CNN和SVM的组合应用，来提高信号分类的准确性。本项目中包含的代码主要来自于MathWorks的教程，并对CNN进行特征提取、SVM进行分类的方式进行了实验，以探索其在信号处理中的应用效果。项目的代码结构包括训练器代码和预测器代码，其中训练器代码负责AI模型的训练，而预测器代码则用于对新信号进行分类。项目结果显示，单独的CNN模型和SVM模型均能够准确地分类六个新的信号样本，并且CNN模型在总准确度评估中表现出了较高的准确性。" 知识点详细说明: 1. MATLAB软件应用：MATLAB是一种高级数学计算和可视化软件，广泛应用于工程和科学研究。它提供了强大的工具箱，包括信号处理、图像处理、机器学习等，使得用户可以进行复杂的数据分析和算法实现。 2. SVM（支持向量机）：SVM是一种常见的机器学习模型，主要用于分类和回归任务。它的基本原理是找到一个最优的决策边界（超平面），将不同类别的数据进行分割。SVM在处理高维数据和避免过拟合方面表现优异，是解决小样本分类问题的有效工具。 ***N（卷积神经网络）：CNN是一种深度学习模型，特别适合于处理具有类似网格结构的数据，比如图像。它通过卷积层、池化层和全连接层等多个层次的组合，可以自动从数据中学习复杂的特征表示。在本项目中，CNN被用于从信号图像中提取特征。 4. QAM（正交幅度调制）：QAM是一种常见的数字调制方式，广泛用于现代通信系统中。在QAM中，信息通过改变载波的幅度和相位来编码，不同的QAM阶数代表了不同的符号集大小和数据传输速率。 5. 机器学习与深度学习：机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让机器从数据中学习并进行预测或决策。深度学习则是机器学习的一个子领域，它通过构建多层的人工神经网络，能够处理复杂的非线性关系，发现数据中的深层特征。 6. 代码实现细节：本项目中的代码实现可能包括数据预处理、模型训练、参数调整、模型评估和预测等步骤。在使用CNN提取特征之后，会利用SVM进行分类决策。同时，本项目提供了两种模型的训练代码和预测代码，以方便对新信号进行分类和预测。 7. 计算成本与准确性权衡：在实际应用中，通常需要在计算成本（时间、资源消耗）与模型准确性之间进行权衡。CNN虽然在特征提取方面性能优秀，但其模型相对复杂，计算成本较高。而SVM虽然计算成本较低，但在某些情况下可能不如CNN准确。在本项目中，通过CNN提取特征后，使用SVM进行分类，既利用了CNN的强大学习能力，又保留了SVM在小样本数据上的优势。 8. 系统开源：该项目的代码可能采用开源方式提供，这意味着其他研究者或开发者可以访问、使用和改进这些代码。开源系统的共享和协作特性，有助于加速技术进步和知识传播。 9. 评估工具：项目可能使用了特定的评估工具来计算模型的总准确度。这些工具能够对模型分类的正确率进行量化分析，并给出模型性能的评估结果。准确度是衡量分类模型性能的关键指标之一，通常通过比较模型预测结果与实际标签的一致性来计算。