数字通信信号自动调制识别技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·自动调制识别技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·数字信号处理（DSP）与 DSP 芯片 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 数字通信信号调制技术 | 第15-23页 |
| ·通信中的调制技术 | 第15页 |
| ·数字调制样式 | 第15-19页 |
| ·振幅键控（ASK） | 第15-16页 |
| ·频移键控（FSK） | 第16页 |
| ·相移键控（PSK） | 第16-18页 |
| ·正交振幅调制（QAM） | 第18-19页 |
| ·信号的正交变换理论 | 第19-20页 |
| ·快速傅立叶变换 FFT | 第20-22页 |
| ·FFT 的基本原理 | 第20-21页 |
| ·按时间抽取基-2 FFT 算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于决策理论的数字信号调制识别 | 第23-33页 |
| ·决策理论识别算法 | 第23-25页 |
| ·信号模型 | 第23页 |
| ·调制信号特征参数的提取 | 第23-25页 |
| ·调制识别流程及识别结果 | 第25-31页 |
| ·识别流程 | 第25-27页 |
| ·计算仿真 | 第27-31页 |
| ·调制识别中遇到的一些问题 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于高阶累积量的数字信号调制识别 | 第33-45页 |
| ·高阶矩和高阶累积量 | 第33-36页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的定义 | 第33-34页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的转换关系 | 第34-35页 |
| ·高阶矩和高阶累积量的性质及应用 | 第35-36页 |
| ·调制信号的高阶累积量及特征参数 | 第36-40页 |
| ·调制信号的高阶累积量 | 第36-39页 |
| ·调制信号特征参数的提取 | 第39-40页 |
| ·基于高阶累积量的数字调制识别流程及识别结果 | 第40-44页 |
| ·识别流程 | 第40-41页 |
| ·计算仿真 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于人工神经网络的数字信号调制识别 | 第45-57页 |
| ·神经网络分类器概述 | 第45-48页 |
| ·调制信号特征参数的提取及神经网络的选择 | 第48-54页 |
| ·调制信号特征参数的提取 | 第48-53页 |
| ·神经网络的选择 | 第53-54页 |
| ·仿真结果 | 第54-55页 |
| ·三种识别算法的比较 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 基于 DSP 的数字信号调制识别 | 第57-65页 |
| ·调制识别系统的总体设计方案 | 第58-62页 |
| ·待识别信号的产生 | 第58-59页 |
| ·数据采集与存储 | 第59页 |
| ·自动调制识别模块 | 第59-61页 |
| ·结果显示部分 | 第61-62页 |
| ·数字信号调制识别的实现 | 第62-64页 |
| ·软件仿真 | 第62页 |
| ·识别结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
