1.完整项目描述和程序获取
>面包多安全交易平台:https://mbd.pub/o/bread/Zp6Xkppp
>如果链接失效，可以直接打开本站店铺搜索相关店铺：
>如果链接失效，程序调试报错或者项目合作也可以加微信或者QQ联系。
2.部分仿真图预览
3.算法概述
正交幅度调制（QAM）是一种广泛应用于现代通信系统中的调制技术，其具有较高的频谱效率和抗噪声性能。随着通信技术的不断发展，对 QAM 调制信号的准确检测变得至关重要。传统的信号检测方法在复杂的通信环境下可能面临性能下降的问题。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN），在信号处理领域展现出了巨大的潜力。门控循环单元（GRU）网络作为一种改进的 RNN 结构，具有更高效的训练和更好的性能表现。
4.部分源码
..............................................................
%调制：16:16QAM,64:64QAM
Midxs = [16,32,64,128];
YTest = categorical(YTest,[1 0],{'Y','N'});
False_detect = zeros(length(YTest(1,:)),1);
Miss_detect = zeros(length(YTest(1,:)),1);
Accuracy = zeros(length(YTest(1,:)),1);
count1 = 0;
count2 = 0;
for ij=1:length(YTest(1,:))
%调用模型进行预测识别
temp = classify(net,XTest(:,ij));
for n=1:length(temp)
if YTest(n,ij) == 'Y'
if temp(n) ~= YTest(n,ij)
False_detect(ij) = False_detect(ij) + 1;
end
count1 = count1 + 1;
end
if YTest(n,ij) == 'N'
if temp(n) ~= YTest(n,ij)
Miss_detect(ij) = Miss_detect(ij) + 1;
end
count2 = count2 + 1;
end
end
False_detect(ij) = False_detect(ij)/count1;
Miss_detect(ij) = Miss_detect(ij)/count2;
Accuracy(ij) = 1 - sum(temp~=YTest(:,ij))/length(temp);
end
SNR = [-40 : 2 : 10];
% 绘制准确率图
if Midx == 16
save R\gru_1.mat SNR Accuracy Miss_detect False_detect
end
if Midx == 32
save R\gru_2.mat SNR Accuracy Miss_detect False_detect
end
if Midx == 64
save R\gru_3.mat SNR Accuracy Miss_detect False_detect
end
if Midx == 128
save R\gru_4.mat SNR Accuracy Miss_detect False_detect
end
end
0X_073m
---
