基于小波变换的数字调制信号识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·项目的立项依据 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 调制方式自动识别的理论基础 | 第15-25页 |
| ·典型调制方式 | 第15-24页 |
| ·模拟调制方式 | 第15-18页 |
| ·数字调制方式 | 第18-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于小波包的调制信号特征提取 | 第25-44页 |
| ·小波分析基本理论 | 第25-34页 |
| ·连续小波变换定义及性质 | 第25-27页 |
| ·离散小波变换 | 第27页 |
| ·多分辨率分析 | 第27-30页 |
| ·Mallat 算法 | 第30页 |
| ·尺度空间的有限分解及数据表征 | 第30-34页 |
| ·基于小波的信号降噪 | 第34页 |
| ·基于小波包的信号特征提取 | 第34-39页 |
| ·小波包理论 | 第34-38页 |
| ·基于小波包的信号特征提取 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于动量 BP 网的数字调制信号的识别 | 第44-57页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络结构及学习规则 | 第45-50页 |
| ·BP 神经网络训练过程 | 第50-52页 |
| ·动量 BP 神经网 | 第52页 |
| ·基于动量 BP 网的数字调制信号的识别 | 第52-53页 |
| ·实验 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
