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单通道时频混叠信号调制识别与参数估计研究与实现

表目录第7-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 单通道混叠信号定阶算法第15-16页
        1.2.2 单通道混叠信号参数估计第16-17页
        1.2.3 单通道混叠信号调制识别第17-18页
        1.2.4 单通道混叠信号盲源分离第18-19页
    1.3 本文研究思路及主要完成工作第19-21页
    1.4 论文整体结构第21-22页
第二章 单通道接收调制信号循环平稳分析第22-46页
    2.1 循环平稳理论及其在信号盲分析中的应用第22-27页
        2.1.1 循环平稳基本概念第22-24页
        2.1.2 循环平稳性用于单通道混叠信号处理的理论依据第24-25页
        2.1.3 信号循环平稳分析的特点和优势第25-27页
    2.2 常见数字调制信号循环累积量分析第27-38页
        2.2.1 循环累积量基本概念第27-28页
        2.2.2 单载波信号的循环累积量特征第28-31页
        2.2.3 多载波信号的循环累积量特征第31-35页
        2.2.4 实验与分析第35-38页
    2.3 常见数字调制信号循环谱分析第38-46页
        2.3.1 循环谱基本概念第38-39页
        2.3.2 单载波信号循环谱特征第39-40页
        2.3.3 多载波信号循环谱特征第40-42页
        2.3.4 实验与分析第42-45页
        2.3.5 本章小结第45-46页
第三章 单通道时频混叠信号参数估计第46-67页
    3.1 单通道非合作接收信号模型第46-47页
    3.2 单通道混合信号参数估计的形态学预处理第47-52页
        3.2.1 数学形态学及其基本操作第48-49页
        3.2.2 二次去噪形态学预处理和谱线提取算法第49-52页
    3.3 循环谱估计算法及其改进第52-57页
        3.3.1 现有的循环谱估计基本方法第53-55页
        3.3.2 循环谱 MTM-TSM 估计方法第55-57页
    3.4 多谱峰信号定阶算法第57-61页
        3.4.1 基于循环谱的单通道时频混叠信号定阶算法第57-59页
        3.4.2 基于倒谱的多载波信号定阶算法第59-61页
    3.5 单通道时频混叠信号调制参数联合估计第61-62页
        3.5.1 算法原理第61页
        3.5.2 算法流程第61-62页
    3.6 实验与分析第62-66页
    3.7 本章小结第66-67页
第四章 单通道时频混叠信号调制识别第67-84页
    4.1 基于特征提取的多信号调制识别第67-69页
    4.2 支持向量机分类器设计第69-70页
    4.3 基于粒子滤波和支持向量机的单通道盲分离算法第70-75页
        4.3.1 算法原理与步骤第70-73页
        4.3.2 运算复杂度分析第73页
        4.3.3 实验与分析第73-75页
    4.4 基于循环平稳性检测和支持向量机的调制识别算法第75-83页
        4.4.1 循环平稳性检测方法第75-77页
        4.4.2 算法原理与步骤第77-80页
        4.4.3 实验与分析第80-83页
    4.5 本章小结第83-84页
第五章 系统实现及性能测试分析第84-89页
    5.1 系统总体设计与实现第84-87页
    5.2 系统性能测试第87-88页
    5.3 本章小结第88-89页
第六章 结束语第89-92页
    6.1 论文主要工作及创新第89-90页
    6.2 进一步研究的方向与展望第90-92页
参考文献第92-99页
附录 1 引入 LPTV 系统及性质 1 的证明第99-101页
附录 2 支持向量机 LIBSVM 软件包简介与使用方法第101-103页
附录 3 缩略词汇总表第103-105页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第105-106页
致谢第106页

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