| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·调制信号识别的研究意义 | 第11-12页 |
| ·调制信号识别的研究动态 | 第12-19页 |
| ·调制识别的过程 | 第12-14页 |
| ·调制识别的发展过程 | 第14-18页 |
| ·调制识别的分类 | 第18-19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 调制信号的基本原理 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·模拟调制信方式及其特征 | 第22-25页 |
| ·幅度调制的原理 | 第22-24页 |
| ·角度调制的原理 | 第24-25页 |
| ·数字调制信号 | 第25-28页 |
| ·幅度键控ASK | 第25-26页 |
| ·移频键控FSK | 第26-27页 |
| ·移相键控PSK | 第27-28页 |
| ·调制信号的产生 | 第28-33页 |
| ·调制信号产生 | 第28页 |
| ·高斯白噪声的产生 | 第28页 |
| ·调制信号的仿真 | 第28-33页 |
| ·信号特征值提取基础 | 第33-36页 |
| ·Hilbert变换 | 第33-34页 |
| ·几个重要参数的定义 | 第34-36页 |
| ·本章小节 | 第36-37页 |
| 第三章 模拟调制信号的识别 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·模拟调制信号的特征参数 | 第37-40页 |
| ·包络高阶特征J | 第37-40页 |
| ·谱对称性P | 第40页 |
| ·模拟调制信号的识别方法 | 第40-43页 |
| ·决策树识别 | 第40-41页 |
| ·判决门限的确定 | 第41-43页 |
| ·模拟调制信号的仿真结果 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 数字调制信号的自动识别 | 第45-66页 |
| ·数字调制信号的处理 | 第45-46页 |
| ·数字调制信号的特征参数 | 第46-49页 |
| ·基于决策树的数字调制信号的识别方法 | 第49-52页 |
| ·决策树识别 | 第49-52页 |
| ·数字调制信号的仿真结果 | 第52页 |
| ·基于神经网络的数字调制信号的识别方法 | 第52-64页 |
| ·神经网络模式识别的方法和特点 | 第53-54页 |
| ·BP神经网络结构和算法 | 第54-57页 |
| ·BP网络的设计分析 | 第57-58页 |
| ·BP算法的若干改进 | 第58-60页 |
| ·基于BP神经网络分类器的构造 | 第60-61页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小节 | 第64-66页 |
| 第五章 基于非线性变换的模拟和数字调制信号识别方法 | 第66-76页 |
| ·非线性变换的原理 | 第66页 |
| ·模拟调制信号非线性变换后的特征 | 第66-70页 |
| ·模拟幅度调制信号 | 第66-67页 |
| ·模拟频率调制信号 | 第67-68页 |
| ·模拟相位调制信号 | 第68-70页 |
| ·数字调制信号非线性变换后的特征 | 第70-73页 |
| ·数字幅度调制信号 | 第70-71页 |
| ·数字频率调制信号 | 第71页 |
| ·数字相位调制信号 | 第71-73页 |
| ·分类识别及仿真 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 在读期间发表论文 | 第83页 |