S模式信号特征分析与识别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文工作简介 | 第13-15页 |
| 第二章 S模式信号产生机理 | 第15-21页 |
| ·S模式信号格式 | 第15-16页 |
| ·S模式询问信号 | 第15-16页 |
| ·S模式应答信号 | 第16页 |
| ·S模式信号的产生 | 第16-17页 |
| ·频率 | 第16-17页 |
| ·调制方式 | 第17页 |
| ·仿真分析 | 第17-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 S模式信号特征参数提取 | 第21-54页 |
| ·信号时频域分析 | 第21-28页 |
| ·边缘特性分析 | 第21-23页 |
| ·短时傅立叶变换分析 | 第23-25页 |
| ·Wigner-Ville时频分布分析 | 第25-28页 |
| ·信号瞬时参数提取 | 第28-36页 |
| ·基于小波变换的特征参数提取 | 第36-47页 |
| ·信号的奇异性检测 | 第36-40页 |
| ·特征参数提取 | 第40-43页 |
| ·码速率估计 | 第43-47页 |
| ·基于高阶矩和高阶累积量的特征参数提取 | 第47-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第四章 S模式信号分类识别方法研究 | 第54-65页 |
| ·统计特征参数分类识别法 | 第55-56页 |
| ·基本原理 | 第55-56页 |
| ·仿真分析 | 第56页 |
| ·模糊分类识别法 | 第56-60页 |
| ·基本原理 | 第56-58页 |
| ·隶属度函数的选取 | 第58-59页 |
| ·仿真分析 | 第59-60页 |
| ·基于人工神经网络的分类识别方法 | 第60-64页 |
| ·基本原理 | 第60页 |
| ·分层结构神经网络分类器 | 第60-62页 |
| ·仿真分析 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 扩频S模式信号分类识别方法研究 | 第65-73页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·扩频S模式信号的产生机理 | 第65-66页 |
| ·扩频S模式信号特征参数提取 | 第66-69页 |
| ·瞬时特征参数提取 | 第66-67页 |
| ·基于小波变换的特征参数提取 | 第67-69页 |
| ·扩频S模式信号分类识别方法研究 | 第69-72页 |
| ·统计特征参数识别法 | 第69-70页 |
| ·模糊分类识别法 | 第70页 |
| ·基于人工神经网络的分类识别法 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77页 |
