基于神经网络的FSK信号解调技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·神经网络技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究工作 | 第12-14页 |
| 第二章 FSK 信号调制与解调技术 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·二进制数字频率键控 | 第14-18页 |
| ·2FSK 信号的时域、频域和空间表示 | 第15-16页 |
| ·2FSK 的调制 | 第16页 |
| ·2FSK 的解调 | 第16-18页 |
| ·多进制调制系统 | 第18-22页 |
| ·多进制频移键控 | 第19-21页 |
| ·多进制幅移键控 | 第21-22页 |
| ·移频键控系统的抗噪声性能 | 第22-27页 |
| ·2FSK 的抗噪声性能 | 第22-26页 |
| ·包络检波法的抗噪声性能 | 第22-24页 |
| ·相干解调法的抗噪声性能 | 第24-26页 |
| ·MFSK 系统的抗噪声性能 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人工神经网络概述 | 第28-48页 |
| ·神经网络发展简介 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络领域的研究现状 | 第32-33页 |
| ·生物神经元 | 第33-35页 |
| ·神经网络的结构 | 第35-37页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第37-39页 |
| ·有教师学习 | 第37-38页 |
| ·无教师学习 | 第38页 |
| ·强化学习 | 第38-39页 |
| ·BP 网络 | 第39-42页 |
| ·BP 网络概述 | 第39-40页 |
| ·BP 网络的学习 | 第40-41页 |
| ·BP 网络的主要特点 | 第41-42页 |
| ·ELMAN 反馈型神经网络 | 第42-46页 |
| ·神经网络用于通信技术的特点 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 神经网络解调器的设计与仿真 | 第48-66页 |
| ·神经网络处理单元 | 第48-52页 |
| ·电平判决处理单元 | 第52页 |
| ·干扰脉冲去除单元 | 第52-53页 |
| ·神经网络的训练 | 第53-58页 |
| ·2FSK 信号的神经网络解调仿真与分析 | 第58-65页 |
| ·基本解调性能仿真 | 第58-61页 |
| ·抗干扰能力仿真与分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 神经网络解调器通用特性的介绍与分析 | 第66-75页 |
| ·神经网络泛化能力简介 | 第66-68页 |
| ·多进制移频键控的神经网络解调 | 第68-71页 |
| ·ASK 信号的神经网络解调 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结束语 | 第75-77页 |
| ·全文总结 | 第75-76页 |
| ·下一步工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 作者攻硕期间所取得的成果 | 第80-81页 |
