开源调制识别数据集整理
RML公开数据集整理
数据集的作者是O’Shea, T.J
| 数据集及下载地址 | 类别 | 样本总量 |
|---|---|---|
| RML2016.10A | 8个数字调制方式: 8PSK, BPSK, CPFSK, GFSK, PAM4, 16QAM, 64QAM, QPSK；3个模拟调制方式：AM-DSB, AM-SSB, WBFM | 22万 |
| RML2016.10B | 8个数字调制方式: 8PSK, BPSK, CPFSK, GFSK, PAM4, 16QAM, 64QAM, QPSK；2个模拟调制方式：AM-DSB, WBFM | 120万 |
| RML2016.04C | 8个数字调制方式: 8PSK, BPSK, CPFSK, GFSK, PAM4, 16QAM, 64QAM, QPSK；3个模拟调制方式：AM-DSB, AM-SSB, WBFM | 16.206万 |
| RML2018.01A | 24种调制方式：32PSK, 16APSK, 32QAM, FM, GMSK, 32APSK, OQPSK, 8ASK, BPSK, 8PSK, AM-SSB-SC, 4ASK, 16PSK, 64APSK, 128QAM, 128APSK, AM-DSB-SC, AM-SSB-WC, 64QAM, QPSK, 256QAM, AM-DSB-WC, OOK, 16QAM | 255.5904万 |
很遗憾，之前的链接失效无法下载了，这里上传了前三种训练集，方便友友们。2018这个因为比较大，存不下，可能得你们去找找了。
前三种
链接：https://pan.baidu.com/s/1PSXuQfcnMTn2EFD5njOKGw?pwd=1jqz
提取码：1jqz
RML2018.01A数据集对内存占用较大，设备本身需要一定条件。
如果你的目标是发表一些普通EI或者低区的SCI，相信本专栏会对你有用并且可以节省你大量研究时间。
（代码编写和整理不易，故收取一定费用，专栏包含了基本的调制识别模型，各类绘图，相关可引参考文献等，有需要可以了解）
| 深度学习框架 | Tensorflow+Keras |
|---|---|
| RML2018.01a数据集的读取与使用 | 链接 |
| 模型 | 相关代码 |
| 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)) |
| 相关整理 | 链接 |
|---|---|
| 调制识别参考文献 | 链接 |
| 调制识别绘图 | 链接 |
| 各神经网络参考文献 | 链接 |
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