利用机器学习进行业余无线电信号分类与噪声抑制
信号处理
2024-02-29 v1 机器学习
摘要
在业余无线电领域，有效的信号分类和噪声抑制对于确保可靠通信起着至关重要的作用。传统的信号分类和噪声抑制方法通常依赖人工干预和预定义阈值，这不仅劳动强度大，而且难以适应动态变化的无线电环境。本文探讨了机器学习技术在业余无线电操作中的信号分类和噪声抑制应用。我们研究了采用监督和无监督学习算法自动区分期望信号与 unwanted 干扰，以及降低噪声对接收传输影响的可行性和有效性。实验结果证明了机器学习方法在提升业余无线电通信系统效率和鲁棒性方面的潜力，为业余无线电社区迈向更智能、自适应的无线电解决方案铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2402.17771,
title = {Utilizing Machine Learning for Signal Classification and Noise Reduction in Amateur Radio},
author = {Jimi Sanchez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17771},
year = {2024}
}