自己编的BP神经网络matlab代码

资 源 简 介

自己编的BP神经网络matlab代码

详 情 说 明

在研究生期间的现代信号处理课程中，我实现了一个基于BP神经网络的数字信号调制识别系统。这个项目结合了机器学习与通信信号处理的核心理论，目标是实现对不同调制类型信号的自动分类。

系统首先采用小波去噪技术对接收信号进行预处理，有效降低了噪声对后续分析的干扰。小波变换的多分辨率特性使其特别适合处理非平稳信号，这是传统傅里叶变换难以实现的优势。

在特征提取阶段，我们基于最大似然(ML)准则设计了信号的特征参数。这些特征能够充分反映不同调制方式（如BPSK、QPSK、16QAM等）的统计特性差异。同时系统也支持最大后验概率(MAP)准则，通过引入先验知识进一步提升分类准确率。

神经网络结构采用了经典的三层BP网络，隐含层节点数通过交叉验证确定。训练过程中使用了改进的偏最小二乘法进行参数优化，相比标准梯度下降法具有更快的收敛速度。

作为性能评估的一部分，项目还包含了均匀线阵的CRB(Cramer-Rao Bound)曲线分析。这些理论界限为实际系统的性能评估提供了重要基准，帮助我们理解在不同信噪比条件下调制识别精度的理论上限。

这个系统的创新点在于将传统信号处理方法与现代机器学习技术有机结合。通过神经网络强大的非线性映射能力，有效解决了复杂传播环境下调制识别准确率下降的问题。整套方案对智能通信接收机的设计具有参考价值。