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文檔簡介
1、通信信號的調(diào)制識別是信號處理研究中的重要課題，目的就是在未知調(diào)制信息的前提下，判斷出所截獲的不明信號的調(diào)制方式，并估計出相應(yīng)的調(diào)制參數(shù)，為后繼信號處理做準備。本文首先研究了基于小波變換的特征提取、載波頻率和符號率估計等問題，為信號識別奠定了基礎(chǔ)。對于調(diào)制方式的識別，鑒于模擬、數(shù)字信號在各方面存在的差異，本文將這兩大類信號分開處理：深入研究了采用小波變換進行粗分類的方法，對頻域尖峰狀態(tài)的提取提出了更直接的解決方案，并在此基礎(chǔ)上提出非線性變
2、換與小波變換相結(jié)合的粗分類算法；分別利用經(jīng)典的方法、結(jié)合小波變換和譜特征分析的新方法，從時域和變換域?qū)δM、數(shù)字調(diào)制信號的具體類別進行判斷；然后對所有信號進行聯(lián)合識別，顯示了粗分類和具體分類相結(jié)合后算法的獨立性和可擴展性。最后，將ANN、SVM應(yīng)用于調(diào)制識別的分類器設(shè)計，顯示了SVM在調(diào)制識別應(yīng)用中的巨大潛力。
本文主要針對AM、DSB、LSB、USB、FM、2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4P
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