课程作业时的深度机器学习程序

资 源 简 介

课程作业时的深度机器学习程序

详 情 说 明

本文将介绍一个基于BP神经网络的深度机器学习程序，该程序主要用于时频分析算法。该系统采用了偏最小二乘法进行优化，通过神经网络训练得到的权值矩阵直接作为滤波器的系数，实现了高效的信号处理功能。

这个程序的核心是BP神经网络训练过程。BP神经网络通过反向传播算法不断调整网络权重，最终收敛到最优解。在训练完成后，网络中的权值矩阵具有特殊意义——它们就是所需的滤波器系数。这种方法避免了传统滤波器设计的复杂计算过程，通过数据驱动的方式自动学习最优滤波参数。

程序实现的功能相当全面，包括信号的调制、解调处理，以及关键的信噪比计算。特别值得一提的是，该系统构建了完整的链路级通信程序，包含了发送端和接收端两个客户端，能够模拟真实的通信场景。发送端负责信号的调制和发送，接收端则完成信号的接收和解调，形成了一个闭环的通信测试环境。

在性能评估方面，系统通过信噪比计算模块可以客观地评估通信质量，为算法优化提供量化指标。整个系统将深度学习方法与传统信号处理技术相结合，展示了机器学习在通信领域的强大应用潜力。