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通信信号的特征值提取与识别的算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景及研究意义第8-10页
    1.2 国内外的研究现状第10-12页
        1.2.1 基于决策理论的最大似然假设检验方法介绍第10页
        1.2.2 基于特征提取的统计模式识别方法介绍第10-12页
    1.3 本文主要研究内容第12页
    1.4 本文组织结构第12-14页
第二章 通信信号调制识别基础第14-23页
    2.1 引言第14页
    2.2 通信系统的模型第14-15页
    2.3 信号调制的概念和目的第15页
    2.4 数字调制方式及其特征第15-19页
        2.4.1 振幅键控(ASK)第15-16页
        2.4.2 频率键控(FSK)第16-17页
        2.4.3 相位键控(PSK)第17-18页
        2.4.4 正交振幅调制(QAM)第18-19页
    2.5 信号的频谱与功率谱分析第19-20页
    2.6 高斯白噪声模型第20-21页
    2.7 噪声对数字调制信号的影响第21-22页
    2.8 本章小结第22-23页
第三章 调制识别中的特征参数提取第23-35页
    3.1 引言第23页
    3.2 对数字调制信号进行正交分解第23-26页
        3.2.1 信号正交变换理论第23-24页
        3.2.2 采用多相滤波器的正交变换第24-26页
    3.3 基于瞬时信息的特征提取第26-29页
        3.3.1 对基于瞬时信息特征参数的改进和类推第26-27页
        3.3.2 对其他基于瞬时信息特征参数的提取第27-29页
    3.4 仿真实验及结果分析第29-34页
        3.4.1 仿真实验参数设置第29页
        3.4.2 仿真实验过程描述第29-30页
        3.4.3 仿真结果分析第30-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 NPSO-BP分类识别器的设计第35-56页
    4.1 引言第35页
    4.2 BP神经网络模型第35-37页
        4.2.1 BP神经网络结构第35-36页
        4.2.2 BP神经网络学习规则第36页
        4.2.3 BP神经网络的缺陷第36-37页
        4.2.4 BP神经网络的改进第37页
    4.3 优化理论基础第37-39页
        4.3.1 优化问题的数学表示第37-38页
        4.3.2 优化算法及其分类第38-39页
    4.4 粒子群优化算法第39-42页
        4.4.1 基本粒子群优化算法原理第39页
        4.4.2 基本粒子群优化算法描述第39-40页
        4.4.3 基本粒子群优化算法步骤第40页
        4.4.4 基本粒子群优化算法的伪代码第40-41页
        4.4.5 带惯性权重的粒子群优化算法第41-42页
    4.5 对基本PSO算法改进第42-46页
        4.5.1 改进的算法思想第42-43页
        4.5.2 改进的算法描述第43页
        4.5.3 改进的算法步骤第43-44页
        4.5.4 改进的算法的伪代码第44-45页
        4.5.5 改进的算法的流程第45-46页
    4.6 NPSO-BP分类识别器的设计第46-48页
        4.6.1 NPSO-BP分类识别器的原理第46-47页
        4.6.2 NPSO-BP分类识别器的设计步骤第47-48页
        4.6.3 NPSO-BP分类识别器的实现流程第48页
    4.7 NPSO-BP分类识别器的仿真实验与结果分析第48-54页
        4.7.1 BP网络的结构设计第48-49页
        4.7.2 仿真参数的设置第49-50页
        4.7.3 数据预处理第50页
        4.7.4 实验对比与结果分析第50-54页
    4.8 本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 工作总结第56-57页
    5.2 工作展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第62页

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