我课设编写的主动学习和半监督学习的多项算法例程代码

资 源 简 介

我课设编写的主动学习和半监督学习的多项算法例程代码

详 情 说 明

# 主动学习与半监督学习在信号处理中的应用

本文介绍了一套在课程设计中实现的信号处理算法系统，主要包含主动学习和半监督学习框架下的多项创新实现。

## 核心算法亮点

流形学习算法是本系统的一大亮点，它针对传统EMD(经验模态分解)方法的不足进行了优化，在信号特征提取和消噪方面表现出色。相比EMD容易产生的模态混叠问题，该算法通过流形学习更好地保持了信号的本质特征。

## 神经网络信号调制

系统实现了基于人工神经网络的常用数字信号调制方案，特别值得一提的是自主编写的5种调制信号处理方法。这些算法充分考虑了实际工程应用中的各种约束条件，在保证计算效率的同时提升了信号处理的准确性。

## 小波分析与盲信号处理

在小波分析方面，系统创新性地将其应用于盲信号处理场景。通过结合半监督学习策略，有效解决了传统方法对先验信息依赖过高的问题，在信号源和传输特性未知的情况下仍能保持良好的处理效果。

## 算法的实用性

这些算法在设计时充分考虑了工程实践的便利性，具有以下优势： 计算复杂度适中，适合嵌入式部署 对噪声鲁棒性强 参数调节直观方便 处理结果可视化程度高

整套系统展现了机器学习算法与传统信号处理技术结合的强大潜力，特别是在处理非平稳信号时表现出明显优势。