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通信信號調(diào)制樣式識別技術(shù)
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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通信工程 |
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關(guān)鍵詞
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通信信號調(diào)制樣式|識別技術(shù) |
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適用年級
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研究生 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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40 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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kdh |
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文件大小
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880K |
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發(fā)布時間
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2011-02-24 13:30:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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0 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
碩士學(xué)位論文 通信信號調(diào)制樣式識別技術(shù)
信號調(diào)制樣式的自動識別是非協(xié)作通信中的主要問題，也是軟件無線電接收機必備的功能之一。調(diào)制識別是近年來信號處理領(lǐng)域研究的熱點問題，隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，通信信號的體制和調(diào)制樣式變得更加復(fù)雜多樣，信號環(huán)境日趨密集，使得常規(guī)識別方法和理論很難適應(yīng)實際需要，無法有效地對通信信號進行識別，這也給通信信號的識別研究提出了更高的要求。
近幾十年來，人們在通信信號的識別方面作了大量有益的探索，提出了很多新思路和新方法。本文介紹了常用的通信信號(包括模擬調(diào)制樣式和數(shù)字調(diào)制樣式)的時域、頻域特征，首先從時頻域提取信號的特征參數(shù)，用于區(qū)分2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM、64QAM這8種信號，用仿真信號和實際采樣信號驗證了該方法的可行性。接著，本文介紹了高階累積量的定義和多種數(shù)字調(diào)制信號高階累積量的值，通過計算基帶信號的高階累積量，可以對4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM六種信號進行分類，利用仿真信號和實際采樣信號對該方法進行了論證，該方法可以在低信噪比條件下實施。此外，本文還討論了小波變換的原理，并且采用離散小波變換提取特征參數(shù)，對DSB、2ASK、FM/PM、2FSK、2PSK信號進行分類，采用仿真信號對該方法進行了試驗驗證。
在分類器設(shè)計方面，介紹了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別的原理，采用前述的三種特征提取方法，分別結(jié)合判決樹分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對信號進行分類，并且進行了試驗論證。
本文針對上述三種特征提取方法和兩種分類器，在不同的信噪比下對仿真數(shù)據(jù)和實際采樣數(shù)據(jù)進行了多次驗證試驗，取得了令人滿意的試驗結(jié)果。這些試驗結(jié)果也反映了利用上述三種不同特征提取方法和兩種不同分類器對信號進行識別的效果和性能，本文總結(jié)了這些不同方法的優(yōu)缺點。
同時，本文還研究了采用高階累積量估計MPSK信號符號信噪比的方法和利用連續(xù)小波變換估計數(shù)字調(diào)制信號符號速率的方法，利用仿真信號證明了這兩種方法的可行性。
本文在通信信號調(diào)制樣式的自動識別方法上做了一點有益的探索，在這方面還有大量的工作值得探索和實踐。
關(guān)鍵詞：調(diào)制樣式自動識別，特征參數(shù)，高階累積量，小波變換，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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