【源码】基于Python和mmcv框架的混合信号分离系统

项目简介

本项目借助Python和mmcv框架搭建了混合信号分离系统，能对多个混叠的序列进行解交织操作。利用深度学习模型开展信号特征提取、分类与聚类工作，实现信号分离的全流程处理。

项目的主要特性和功能

1. 具备信号分离能力，可分离混叠的多个信号序列，精准识别并提取不同信号模式。
2. 运用BILSTM和Transformer等深度学习模型提取信号特征，借助线性分类器和Transformer头部进行信号分类。
3. 采用Moco对比学习算法训练模型，提升模型在信号分离任务中的性能。
4. 通过凝聚层次聚类算法对信号进行聚类，进一步实现信号分离。
5. 项目提供灵活的配置文件，方便用户按需调整模型参数与训练策略。

安装使用步骤

1. 确保用户已经下载了本项目的源码文件。
2. 安装依赖：在项目根目录下，执行pip install -r requirements.txt安装项目所需依赖库。
3. 参数配置：依据实际需求修改项目配置文件（如SeparationII - moco.py），设置模型参数与训练策略。
4. 模型训练：运行tools/train.py脚本启动模型训练，可通过命令行参数或配置文件指定训练配置与训练设备。
5. 评估测试：训练完成后，可使用提供的评估脚本或自定义评估方法对模型进行评估和测试。

注意：使用此项目需要具备一定的深度学习基础，尤其是PyTorch和mmcv框架的使用知识，初学者需先熟悉相关技术。

下载地址

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