【源码】基于Python的无线信号分类与多核任务调度系统

项目简介

本项目聚焦于无线信号分类与多核任务调度系统的实现，旨在优化任务在多核上的分配，保障任务在截止时间前完成，同时兼顾任务执行时间和预测准确率。项目运用PCA降维、卷积神经网络（CNN）以及多种任务调度策略（如贪心算法、遗传算法等），达成高效的信号分类与任务调度。

项目的主要特性和功能

1. 无线信号分类
   • 运用PCA降维方法，把30720维度的帧信号降维至9600维度。
   • 借助卷积神经网络（CNN）模型对降维后的信号分类，分为11个场景。
   • 采用集成学习方法，结合多个CNN模型预测结果，提高分类准确率。
2. 多核任务调度
   • 实现贪心算法、遗传算法、亲和度优先策略等多种任务调度策略。
   • 依据任务截止时间和类型，将任务分配到不同核心执行，提升系统效率。
   • 利用小根堆等数据结构，优化任务分配和执行顺序，确保任务按时完成。
3. 性能评估
   • 通过计算任务完成率和核的效率等指标评估调度策略效果。
   • 提供得分函数，综合考量任务亲和性和执行时间，评估调度策略优劣。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x版本，并安装所需Python库，可通过以下命令安装： bash pip install numpy torch scikit-learn

数据准备

准备好二进制格式的训练和测试数据集，确保数据路径正确。

模型训练

运行train_cnn1.py和train_cnn3.py脚本，训练CNN1和CNN3模型： bash python train_cnn1.py python train_cnn3.py 训练完成后，模型将保存到指定路径。

模型预测

使用predict.py脚本对测试集进行预测，并将预测结果保存到CSV文件中： bash python predict.py

任务调度

使用greedy_schedule.py、genetic_algorithm.py等脚本，根据任务调度策略将任务分配到不同的核心上执行： bash python greedy_schedule.py python genetic_algorithm.py

结果分析

根据输出的任务分配结果，分析调度策略的效果，优化调度参数。

注意：运行脚本前，请确保已正确设置文件路径和参数，并根据实际情况调整模型结构和训练参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】