基于遗传算法的神经网络调制识别器

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-14页
·课题背景及研究的目的和意义	第9-10页
·调制信号识别内容概述	第10页
·发展简史与研究现状	第10-13页
·本文主要研究内容	第13-14页
第2章 调制信号的特征提取	第14-33页
·基于瞬时信息的特征提取	第14-20页
·基于小波分解的细节特征提取	第20-24页
·基于高阶累积量的特征提取	第24-29页
·高阶累积量的定义	第25-26页
·通信信号的高阶累积量	第26-29页
·基于分形理论特征的提取	第29-32页
·盒维数的定义	第29-30页
·信息维数的定义	第30-32页
·本章小结	第32-33页
第3章 调制信号的特征选择	第33-43页
·遗传算法概述	第33-39页
·遗传算法的基本操作	第34-36页
·遗传算法的运算过程	第36-38页
·遗传算法的特点	第38-39页
·应用于信号特征选择的遗传算法设计	第39-41页
·特征选择结果	第41-42页
·本章小结	第42-43页
第4章 离散小波神经网络	第43-54页
·小波分析基本概念	第43-44页
·小波神经网络基本结构	第44-48页
·连续小波神经网络	第46-47页
·离散小波神经网络	第47-48页
·DWNN调制分类器参数的确定	第48-53页
·确定伸缩因子与平移因子	第49-51页
·确定学习速率与动量系数	第51-53页
·本章小结	第53-54页
第5章 基于遗传算法的调制识别的仿真及分析	第54-61页
·对遗传算法选择特征的DWNN调制识别仿真及分析	第54-57页
·其它模式组合的调制识别仿真及分析	第57-60页
·本章小结	第60-61页
结论	第61-63页
参考文献	第63-69页
致谢	第69页