我编写的Tri-training算法调试工具

资 源 简 介

我编写的Tri-training算法调试工具

详 情 说 明

Tri-training算法是一种有效的半监督学习框架，特别适合在标记样本有限的情况下提升分类器性能。这个调试工具主要面向通信信号处理领域，整合了从信道编码到调制识别的完整流程。

在高阶累积量应用于MPSK信号调制识别方面，工具利用信号的四阶及以上统计特性作为特征提取手段。这种方法的优势在于对噪声具有良好的鲁棒性，能够有效区分不同阶数的PSK信号。特征提取后会送入Tri-training的三个基分类器进行协同训练。

ICA（独立分量分析）算法在这里主要承担信号分离的任务，特别是处理混合信号场景。工具实现了基于部分子空间法的改进ICA，相比传统方法在收敛速度和分离精度上都有提升。中文注释的加入使得算法实现细节更易于理解和调试。

整个系统在MATLAB平台实现，充分利用了矩阵运算和信号处理工具箱的高效性。调试工具特别设计了可视化模块，可以直观展示信号特征分布和分类器决策边界，极大方便了算法调优过程。这种集成化的设计思路既保留了研究所需的灵活性，又提供了工程应用的便利性。