BP神经网络在调制样式识别中的应用研究

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资源摘要信息:"BP神经网络调制样式识别Matlab代码" BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过误差反向传播算法进行训练。在调制样式识别（Modulation Classification）领域中，BP神经网络可以用来识别和分类不同的无线信号调制类型，如幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）等。 调制识别技术在无线通信领域中具有非常重要的应用，它可以帮助通信系统识别接收到的信号属于何种调制方式，从而进行相应的解调和处理。调制样式识别技术的实现通常包括信号的预处理、特征提取和分类器设计等几个步骤。 在本资源中，提供的Matlab代码是一个使用BP神经网络算法进行调制样式识别的实现。Matlab是一种广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信领域的高级编程语言和交互式环境，非常适合实现BP神经网络算法。 BP神经网络的基本结构包含输入层、隐藏层（可以有一个或多个）和输出层。在调制样式识别的应用中，输入层通常接收经过预处理的信号特征，隐藏层负责处理这些特征并提取出有用的分类信息，输出层则给出信号调制类型的分类结果。 BP神经网络的训练过程是通过反向传播算法实现的，具体步骤包括前向传播输入信号并计算输出误差，然后根据误差对网络权重进行反向调整以最小化误差。这一过程通过多次迭代直到网络性能满足预定要求。 在调制样式识别中，特征提取是至关重要的一个步骤。特征可以是信号的统计特性（如均值、方差等）、频谱特性、时域特性或是经过变换得到的特性（如小波变换系数）。选择合适的特征可以有效提高识别准确率。 本资源中提到的Matlab代码可能包含了以下内容： 1. 信号的预处理模块，例如信号滤波、归一化等。 2. 特征提取模块，负责从处理后的信号中提取出用于分类的特征。 3. BP神经网络模型的设计，包括确定网络的层数、每层的神经元数目、激活函数等。 4. 网络的训练过程，利用已知的调制样式样本训练网络，直到网络性能达到预期。 5. 测试模块，使用训练好的网络对新的信号样本来进行调制样式识别测试。 6. 结果输出模块，展示分类识别结果。 通过使用本资源中的Matlab代码，研究者和工程师可以在模拟环境下测试BP神经网络在调制样式识别方面的性能，为进一步开发和优化相关算法提供基础。 此外，本资源的标签包含了"neural_network"、"pattern_recognition"、"神经网络调制"、"调制识别"、"调制神经"等关键词，这些关键词清晰地指示了资源的应用领域和主题。标签的使用有利于用户在搜索引擎或数据库中快速定位到相关的资源，便于进行学术研究和技术开发。

neural_network_source_code.rar_neural network_neural network c++

2022-09-20 上传
标题中的"neural_network_source_code.rar_neural network_neural network c++"暗示了这是一个关于神经网络的源代码压缩包，其中包含用C++语言编写的神经网络算法。这个压缩包可能是一个教学示例，也可能是一个实际...

CR.rar_ CR network_neural network CR

2022-09-24 上传
标题中的"CR.rar_ CR network_neural network CR"暗示了这是一个关于神经网络，特别是CR（可能指的是Classifier Reinforcement或者Credit Assignment Rule）网络的资源包。描述指出这是一个使用Visual C++（VC）编写...

pid00022.rar_neural network pid_neural network PID_pid controll

2022-09-24 上传
标题中的“pid00022.rar_neural network PID_pid controll”暗示了这是一个关于PID控制器与神经网络结合的应用项目，其中可能包含了相关的MATLAB源代码。PID控制器是一种广泛应用于工业自动化领域的控制算法，用于...

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neural_network.multilayer_perceptron'

2023-08-19 上传
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neural_network.multilayer_perceptron'错误提示说明找不到名为'sklearn.neural_network.multilayer_perceptron'的模块。要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法： ...

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

2024-09-19 上传
`from sklearn.neural_network import MLPClassifier` 这行Python代码是在导入scikit-learn库中的多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）分类器模块。多层感知机是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它主要...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

2023-06-07 上传
class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

2023-03-22 上传
return self.__dw, self.__db def __update(self): self.w = self.w - self.eta * self.__dw self.b = self.b - self.eta * self.__db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train):...

import sklearn.neural_network

2024-09-12 上传
在scikit-learn（sklearn）库中，`sklearn.neural_network`模块提供了一些神经网络相关的工具和算法。它主要用于创建和训练各种类型的简单神经网络模型，例如全连接层（Multi-layer Perceptron, MLP）、MLPRegressor...

为以下代码添加注释class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 建立多层神经网络 nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

2023-05-19 上传
super().__init__() # 调用父类的构造函数 self.flatten = nn.Flatten() # 将输入的二维图像数据展平为一维数据 self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 定义一个多层神经网络，包含三个全连接层和两个ReLU...

super(BPNeuralNetwork4, self).__init__()

2023-06-01 上传
这行代码是Python中使用 super() 函数来调用父类的构造方法，从而在子类中继承父类的属性和方法。...通过 `super(BPNeuralNetwork4, self).__init__()`，子类可以调用父类的构造方法，从而继承父类的属性和方法。
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