基于时频特征融合的脉冲神经网络通信制式识别方法、系统、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于时频特征融合的脉冲神经网络通信制式识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法包括：从物联网设备中获取通信制式数据并制作为初始通信制式数据集，将初始通信制式数据集按照比例划分为训练集、验证集和测试集数据；将划分的训练集导入时频域特征融合模块，获得综合时频域信息的样本特征；将综合时频域信息的样本特征输入脉冲神经网络模型，获得初始模型预测值、模型权重；将模型预测值与标签值代入分类损失函数计算，获得分类损失值；使用分类损失值更新脉冲神经网络模型参数，直至获得最优的脉冲神经网络模型；本发明提高对复杂现实环境中的通信制式数据检测效率与识别精度，同时降低资源受限场景下的识别能耗问题。