基于ResNet的卷积神经网络在无线电调制识别中的Python实现与性能分析

上传者: wNUHpmQOjYE | 上传时间: 2025-10-14 22:07:08 | 文件大小: 960KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文研究基于ResNet的一维卷积神经网络在RadioML2016.10a数据集上的无线电信号调制识别应用,重点实现了信号分类的完整流程,包括IQ数据预处理、网络结构改造(1D卷积与残差块)、Focal Loss解决样本不平衡问题,并输出按信噪比划分的准确率曲线、混淆矩阵和损失函数变化曲线。通过t-SNE可视化中间特征,验证模型对11类调制信号的分类能力,在-10dB以上信噪比达到80%准确率。 适合人群:具备深度学习基础、熟悉PyTorch框架,从事通信信号处理或机器学习相关研究的研究生或工程师。 使用场景及目标:①实现基于深度学习的调制识别系统;②理解ResNet在时序信号中的迁移应用;③掌握Focal Loss在不平衡信号分类中的优化策略;④复现并可视化信号识别模型的关键性能指标。 阅读建议:建议结合代码实践,重点关注数据维度变换、1D残差网络构建及多信噪比下的评估方法,可进一步扩展为时频联合分析或引入Transformer结构提升低信噪比性能。

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