CNN模型为AlexNet,平台是MATLAB,由于实验室数据不可外泄,在此用ABC代替
识别原理是对ABC信号进行时频分析,生成时频图像,最为CNN的输入样本
由于信号A较长,将其分为3段,用其中一段(称为A1)和信号B、C组合成一个3个种类的样本集来进行训练测试,识别率良好在97%左右,当保存上述训练好的CNN网络,对信号A2和A3信号进行测试时识别正确率为0,说明A1A2A3为三个种类,CNN无法将其识别成一类,这个可以理解,可能有3段信号的特征不同,但是奇怪的来了!!!!!!!,当把A1A2A3组合成一个3个种类的样本集进行网络训练的时候,识别率只达到35%,那么对于3个种类的样本来讲,这就表示cnn不能把A1A2A3分开,说明他们是一个种类,这样的话前后矛盾了,
针对此问题求大神解答,本人研二马上要毕业,导师临时要我添加此内容,遇到问题十万火急,本人可能才疏学浅,目前确实束手无策,如有能解决的朋友也可私聊,