【摘 要】
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针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。
【基金项目】
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2019年湖南省“十三五”规划课题(XJK19CZY048)。
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针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。
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