| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.1.2 调制识别研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 理论决策方法 | 第12页 |
| 1.2.2 统计模式识别方法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作和创新 | 第13-15页 |
| 1.3.1 核心研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 主要工作和创新 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 数字调制信号及其小波变换分析 | 第16-30页 |
| 2.1 小波基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 引入小波变换的原因 | 第16-17页 |
| 2.1.2 小波定义 | 第17页 |
| 2.1.3 小波变换定义 | 第17-19页 |
| 2.2 数字调制信号的离散小波变换分析 | 第19-28页 |
| 2.2.1 ASK信号及其小波变换 | 第19-22页 |
| 2.2.2 PSK信号及其小波变换 | 第22-25页 |
| 2.2.3 QAM信号及其小波变换 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于小波变换的调制识别算法分析 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 AWGN信道下数字调制信号的小波变换分析 | 第30-31页 |
| 3.3 基于小波变换的调制识别的已有算法分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 基于小波变换的类间调制识别算法 | 第32-35页 |
| 3.3.2 基于小波变换的QAM类内调制识别算法 | 第35-36页 |
| 3.4 存在问题 | 第36-42页 |
| 3.4.1 问题分析 | 第37-41页 |
| 3.4.2 问题总结 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于峰值消除和最佳尺度小波变换的调制识别研究 | 第43-71页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 基于峰值消除和最佳尺度小波变换的调制识别算法研究 | 第44-56页 |
| 4.2.1 消除小波变换幅值中峰值的影响 | 第44页 |
| 4.2.2 最佳小波变换尺度选择 | 第44-48页 |
| 4.2.3 基于峰值消除和最佳尺度小波变换的类间调制识别算法研究 | 第48-51页 |
| 4.2.4 星座图-小波变换(C-WT) M-ary QAM类内识别 | 第51-56页 |
| 4.3 仿真及结果分析 | 第56-70页 |
| 4.3.1 仿真参数的设置 | 第57页 |
| 4.3.2 仿真平台简介 | 第57-58页 |
| 4.3.3 ASK/PSK/QAM类间调制识别 | 第58-65页 |
| 4.3.4 M-ary QAM信号类内调制识别 | 第65-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第76页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目 | 第76页 |
