arXiv · AI· Zhiyi Yin, Zhizhao Wen, Ruoxin Zhang, Chao Wang, Puyang Xu, Yifan Jiang, Yusi Gong·· 8 小时前AI 评分20
FuseAMC：基于 CPU 的高效决策融合自动调制分类模型
Deep Meets Classical: A CPU-Efficient Decision-Fusion Model for Automatic Modulation Classification
AI 导读
提出 FuseAMC 模型，通过融合残差 CNN 与累积量分类器的后验概率，在 RadioML 2016.10a 测试集上达到 55.8% 总体准确率。 该模型参数量约 0.2M，每帧计算量仅 3 MFLOPs，支持在单个 CPU 核心上完成训练与推理，无需硬件加速。 解决了低 SNR 下 CNN 鲁棒性与高 SNR 下累积量分类精度互补的融合难题，提升了弱 CPU 环境下的部署效率。
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