Implementazione di una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento di segnali elettrici a frequenza di rete

In questa tesi verranno trattate la struttura e il funzionamento delle reti neurali convoluzionali, o CNN, e ne verrà descritto il processo di sviluppo con l’obbiettivo di costruire un riconoscitore di segnali elettrici. Per la creazione del dataset è stato utilizzato uno script Matlab per la generazione di segnali puliti e rumorosi. Successivamente i segnali sono stati normalizzati, etichettati e salvati mediante l’utilizzo di un programma Python. In seguito, è stato creato il modello della rete neurale mediante l’utilizzo della libreria Pythorch. Infine, è stato eseguito il processo di training della rete e ne è stata verificata la correttezza. Questo procedimento ha portato alla creazione di un file contenente i pesi della rete neurale, che possono poi essere utilizzati per le implementazioni su hardware.