参考资料中未提供Python实现的基于深度学习的频谱感知代码。不过，可以结合频谱感知实验流程和深度学习的基本概念进行代码思路的构建。频谱感知实验流程包含PU发射信号、SDR传输信号、SU接收信号、转换到频域、估计功率谱、与阈值比较、显示结果等步骤 [^1]。而深度学习中如DNN可学习输入输出间的复杂非线性关系，其训练通过反向传播算法更新网络参数以最小化损失函数 [^2]。 以下是一个简单的示例代码框架，该框架只是示意，并非完整可用的频谱感知代码： ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 模拟SU接收信号 def simulate_su_received_signal(): # 这里简单生成随机信号模拟SU接收信号 return np.random.randn(1000) # 转换到频域 def convert_to_frequency_domain(signal): return np.fft.fft(signal) # 估计功率谱 def estimate_power_spectrum(frequency_signal): return np.abs(frequency_signal) ** 2 # 构建DNN模型 def build_dnn_model(): model = models.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(1000,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 主流程 if __name__ == "__main__": # 模拟SU接收信号 received_signal = simulate_su_received_signal() # 转换到频域 frequency_signal = convert_to_frequency_domain(received_signal) # 估计功率谱 power_spectrum = estimate_power_spectrum(frequency_signal) # 构建DNN模型 model = build_dnn_model() # 这里需要真实数据进行训练，此处只是示例 X = np.random.randn(100, 1000) y = np.random.randint(0, 2, 100) model.fit(X, y, epochs=10) # 预测结果 prediction = model.predict(np.array([power_spectrum])) print("Prediction result:", prediction) ```