人工神经网络常用数字信号调制识别

资 源 简 介

基于人工神经网络常用数字信号调制识别，给出识别率

详 情 说 明

基于人工神经网络常用数字信号调制识别，给出识别率。为了提高识别率，可以考虑以下几个方面的改进：

1. 增加训练数据量：通过收集更多的数字信号调制样本数据，可以增加神经网络的学习能力，提高识别率。

2. 优化神经网络结构：可以尝试调整神经网络的层数、神经元数量等参数，以提高神经网络的拟合能力和泛化能力，从而提高识别率。

3. 使用更高级的神经网络模型：可以尝试采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），这些模型具有更强的表达能力，可以更好地捕捉数字信号调制的特征，从而提高识别率。

4. 特征工程：可以尝试提取更多的有效特征，如频谱特征、时域特征等，通过对这些特征进行处理和分析，可以提高数字信号调制识别的准确性。

通过以上改进方法，可以有效提高基于人工神经网络常用数字信号调制识别的识别率，并在实际应用中取得更好的效果。