【摘 要】
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本文讨论了基于小波变换的几种常用调制制式(BASK、4ASK、2FSK、4FSK、QPSK、8PSK、16QAM)的神经网络识别问题,利用小波变换提取信号特征,再通过BP神经网络来分类,有机结合了
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本文讨论了基于小波变换的几种常用调制制式(BASK、4ASK、2FSK、4FSK、QPSK、8PSK、16QAM)的神经网络识别问题,利用小波变换提取信号特征,再通过BP神经网络来分类,有机结合了小波变换良好的时频局部特性和神经网络的自学习、自适应性。在加性高斯自噪声条件下通过仿真研究了该识别方法的性能。
In this paper, the neural network identification problems of several commonly used modulation systems based on wavelet transform (BASK, 4ASK, 2FSK, 4FSK, QPSK, 8PSK and 16QAM) are discussed. The signal characteristics are extracted by wavelet transform and then classified by BP neural network. Wavelet transform good time-frequency local characteristics and neural network self-learning, adaptability. The performance of this method is studied by simulation under additive Gaussian self-noise.
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