1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2024b
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
....................................................................... for loop = 1:length(YTest(1, :))disp(loop); % 显示当前循环次数temp = classify(net, XTest(:,:,:,:,loop)); % 对测试数据进行分类for n = 1:length(temp)if YTest(n, loop) == 'ON'if temp(n) ~= YTest(n, loop)FDR(loop) = FDR(loop) + 1; % 误检次数加 1endcnt1 = cnt1 + 1; % ON 状态计数器加 1elseif temp(n) ~= YTest(n, loop)MDR(loop) = MDR(loop) + 1; % 漏检次数加 1endcnt2 = cnt2 + 1; % OFF 状态计数器加 1endendFDR(loop) = FDR(loop) / cnt1; % 计算误检率MDR(loop) = MDR(loop) / cnt2; % 计算漏检率ACC(loop) = 1 - sum(temp ~= YTest(:, loop)) / length(temp); % 计算准确率 endSNR = -20:2:6; % 信噪比范围% 绘制误检率和漏检率图 figure; semilogy(SNR, FDR, 'bo-', 'LineWidth', 2); % 绘制误检率曲线 hold on; grid on; title('Miss & False'); % 图标题 xlabel('SNR (dB)'); % x 轴标签 ylabel('Probability'); % y 轴标签 legend('False detection ratio'); % 图例% 绘制准确率图 figure; plot(SNR, ACC, 'bo-', 'LineWidth', 2); % 绘制准确率曲线 grid on; xlabel('SNR (dB)'); % x 轴标签 ylabel('Total Accuracy'); % y 轴标签% 保存结果if sel==1save R1.mat FDR ACC SNR; % 保存 QPSK 的结果 end if sel==2save R2.mat FDR ACC SNR; % 保存 QPSK 的结果 end if sel==3save R3.mat FDR ACC SNR; % 保存 QPSK 的结果 end 217
4.算法理论概述
卷积神经网络（CNN）在图像处理和信号处理领域有着广泛的应用。对于带频偏QPSK调制信号检测识别，CNN可以自动学习信号的特征，通过卷积层提取信号的局部特征，池化层对特征进行压缩和降维，全连接层将提取的特征进行分类。CNN能够自适应地处理频偏带来的相位变化，通过大量的训练数据学习到不同频偏下QPSK信号的特征模式，从而实现准确的检测和识别。
将预处理后的数据分为训练集和验证集，使用训练集对 CNN 模型进行训练。在每次迭代中，将一批训练数据输入到模型中，计算损失函数并通过优化算法更新模型的参数。同时，在验证集上评估模型的性能，根据验证集的损失和准确率等指标来调整模型的超参数，如学习率、卷积核大小、层数等，直到模型收敛或达到预设的训练轮数。