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使用CLDNN实现自动调制识别(RML2018.01a)

本文基于RML2018.01a大型数据集，给出CLDNN的信号识别的实现方式（附代码）
CLDNN谷歌提出的一种CNN（不带池化层）和LSTM的串联结构

本文的CLDNN由5层CNN和1层LSTM构成（可通过增加层数或修改卷积核数量以进一步提高准确率，由于该数据集较大，优化及其费时废机器，博主没有过多优化，准确率在最后给出）

已构模型及代码

模型 传送门
CNN/ResNet 使用CNN/ResNet实现自动调制识别(RML2018.01a)
LSTM 使用LSTM实现自动调制识别(RML2018.01a))
CLDNN 使用CLDNN实现自动调制识别(RML2018.01a))

目录

  • 一、CLDNN的代码实现
    • 1.1 导入包
    • 1.2 数据读取及数据集划分
    • 1.3 构建CLDNN模型

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    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他