浅谈机器学习在短波信号调制识别中的应用.pdf

"浅谈机器学习在短波信号调制识别中的应用.pdf" 本文档讨论了机器学习在短波信号调制识别中的应用。随着短波监测网监测能力的大幅度上升，带来了海量数据处理需求，如何实现新概念与短波数据分析的结合，挖掘短波监测数据蓝海中更有价值的内容应当是未来发展中值得重点关注的问题。 机器学习技术的目标是从杂乱无章的海量数据中挖掘出潜在的有价值的信息和知识。机器学习可以依托原始样本分析数据规律，并利用历史经验，以更加智能的方式产生决策。机器学习涉及领域广泛，包括概率方面、统计方面、算法复杂度理论等诸多学科。 在无线电监测方面，机器学习的应用主要包括针对黑广播频谱参数进行采样学习、信号检测发现、调制模式或干扰识别、认知无线电等。机器学习可以从大量的数据分析中汲取知识，因此机器学习与短波大数据的结合显然值得重点关注，特别是当短波新技术发展及专业化应用趋势。 本文还讨论了机器学习在无线电监测领域的应用现状，调研了四款机器学习领域的主流工具，并使用WEKA进行了短波监测数据调制方式分类的机器学习。机器学习可以依托原始样本分析数据规律，并利用历史经验，以更加智能的方式产生决策。 机器学习技术在短波信号调制识别中的应用具有广泛的前景和潜力。随着短波监测网监测能力的大幅度上升，机器学习技术可以从大量的数据分析中汲取知识，并用于预测或者分类。 在机器学习技术的应用中，WEKA是一款常用的机器学习软件工具。WEKA提供了许多机器学习算法的实现，如决策树、随机森林、支持向量机等。WEKA还提供了数据预处理、特征选择和模型评估等功能。使用WEKA，可以对短波监测数据进行调制方式分类，并进行机器学习。 机器学习技术的应用可以提高短波监测数据的处理效率和准确性，并且可以挖掘出短波监测数据中的隐含价值。机器学习技术可以与短波监测数据相结合，实现智能化的短波监测数据处理。 机器学习技术在短波信号调制识别中的应用具有广泛的前景和潜力。机器学习技术可以提高短波监测数据的处理效率和准确性，并且可以挖掘出短波监测数据中的隐含价值。