测试过的Tri-training算法测试例程

资 源 简 介

测试过的Tri-training算法测试例程

详 情 说 明

本文探讨几个经典算法的工程实现案例。首先是Tri-training算法，这是一种半监督学习框架，通过三个分类器的协同训练来提升模型性能，特别适用于标注数据有限的场景。在测试例程中需要注意分类器间的差异性保持和置信度阈值设置。

信道化接收机的实现基于多相结构，这种设计能高效处理宽带信号。核心是通过多相滤波器组将信号分解到多个子信道，配合FFT实现频谱分析。在波形数据分析环节，重点关注时频特征的提取，特别是对调制识别和符号率估计等关键参数的计算方法。

周期检测模块采用自相关算法实现，通过计算信号与自身时移版本的相关性来识别周期性模式。循环检测则依赖状态机设计，需要合理设置滞回区间以防止误触发。对于数值计算部分，复化三点Gauss-Legendre公式通过将积分区间分片并应用加权求和，显著提高了圆周率计算的精度，这种方法相比简单数值积分具有更高的代数精度。