【摘 要】
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本文首先介绍了谱相关原理，用谱相关函数分析了不同调制信号的谱相关特性，然后根据谱相关函数的工程计算式提取出三种特征谱并绘制了它们对于不同信号的幅度谱，最后用建立在这些
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本文首先介绍了谱相关原理，用谱相关函数分析了不同调制信号的谱相关特性，然后根据谱相关函数的工程计算式提取出三种特征谱并绘制了它们对于不同信号的幅度谱，最后用建立在这些特征谱上的特征参数分别使用决策理论和神经网络两种方法识别不同的调制信号。
本文提取的基于谱相关参数的识别算法可以识别AM、CW、DSB、SSB、VSB、FM、2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK和4FSK信号。实验结果表明，利用文中的决策论方法识别，在信噪比为15dB时，平均成功率为96.7％，在信噪比为10dB时，平均成功率为93.6％；利用神经网络方法对AM、CW、DSB、VSB、FM、2ASK、2PSK、2FSK信号进行识别，在信噪比为15dB时，平均成功率为97.6％，最低识别成功率为92.7％；在信噪比为10dB时，平均成功率为94.3％，最低识别成功率为88.8％。虽然识别的信号个数不同，但通过数据分析仍可看出利用神经网络识别信号的成功率较高，这与它在模式识别方面的优越性是有紧密相关的，一般来说，用神经网络进行识别的性能优于决策论法。
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