基于神经网络的自动调制识别技术研究与应用

摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-6页
第1章 绪论	第6-12页
·通信信号调制识别的意义	第6-7页
·通信信号调制识别的历史和现状	第7-10页
·本论文的主要工作及章节安排	第10-12页
第2章 待识别信号分析及基本分类准则	第12-18页
·基本数字调制方式	第12-13页
·调制信号参数的提取	第13-14页
·基本分类准则	第14-18页
·贝叶斯决策理论	第14-15页
·Fisher 线性判决	第15-17页
·最近邻决策规则	第17-18页
第3章 数字调制信号的神经网络识别方法	第18-34页
·人工神经网络概述	第18-24页
·人工神经元模型	第19-20页
·多层前馈网络	第20-24页
·调制方式识别原理及流程	第24-26页
·特征参数的提取	第26-30页
·基于判决理论的特征参数	第26-28页
·基于统计的特征参数	第28-30页
·神经网络识别分类器	第30-34页
第4章 基于混合模式的神经网络自动调制识别器	第34-50页
·引言	第34-35页
·实验条件及仿真结果	第35-39页
·仿真结果分析	第39-50页
·神经网络结构参数对识别结果的影响	第39-46页
·隐层节点数对识别结果的影响	第40-41页
·网络循环次数对识别结果的影响	第41-42页
·初始学习率对识别结果的影响	第42-44页
·动量参数对识别结果的影响	第44-46页
·信号处理方式对识别结果的影响	第46-48页
·信噪比对信号识别结果的影响	第46-47页
·样本段数对信号识别结果的影响	第47-48页
·特征参数对识别结果的影响	第48-50页
第5章 结束语	第50-52页
参考文献	第52-56页
攻读硕士学位期间已发表的论文	第56-57页
致谢	第57-58页