数字通信信号自动调制识别算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 数字通信信号调制识别的研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 数字通信信号调制识别的国内外发展现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 基于统计模式识别方法的调制识别研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于决策理论方法的调制识别研究 | 第10页 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.3.2 论文的内容结构 | 第11-12页 |
| 2 数字通信信号调制识别的理论基础 | 第12-31页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 调制识别的基本概念 | 第12-14页 |
| 2.2.1 调制的基本概念 | 第12-13页 |
| 2.2.2 识别的基本概念 | 第13-14页 |
| 2.3 数字调制方式 | 第14-18页 |
| 2.3.1 振幅键控信号（MASK） | 第14-15页 |
| 2.3.2 频移键控信号（MFSK） | 第15-16页 |
| 2.3.3 相移键控信号（MPSK） | 第16-17页 |
| 2.3.4 正交幅度调制信号（MQAM） | 第17-18页 |
| 2.4 巴特沃兹数字滤波器的理论基础 | 第18-20页 |
| 2.5 小波消噪的理论基础 | 第20-25页 |
| 2.5.1 小波理论的发展 | 第20-21页 |
| 2.5.2 小波消噪的原理 | 第21-23页 |
| 2.5.3 小波消噪的方法 | 第23-25页 |
| 2.6 信号的参数估计 | 第25-30页 |
| 2.6.1 载波频率估计 | 第26-29页 |
| 2.6.2 符号速率估计 | 第29-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于瞬时信息方法的特征提取 | 第31-48页 |
| 3.1 瞬时信息提取方法——Hilbert 变换 | 第31-34页 |
| 3.2 数字调制信号基本特征的提取 | 第34-41页 |
| 3.2.1 瞬时参数的提取 | 第34-35页 |
| 3.2.2 载波频率的提取——仿真 | 第35-41页 |
| 3.3 特征提取的优化处理 | 第41-45页 |
| 3.3.1 消噪效果的评价标准 | 第41页 |
| 3.3.2 巴特沃兹数字滤波器对瞬时信息的优化 | 第41-42页 |
| 3.3.3 小波消噪对瞬时信息的优化 | 第42-45页 |
| 3.4 六种分类特征参数 | 第45-46页 |
| 3.5 各分类特征参数的分类依据 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 决策树分类器的设计 | 第48-56页 |
| 4.1 决策树的一般结构 | 第48-49页 |
| 4.2 决策树分类器的设计 | 第49-50页 |
| 4.3 各特征参数门限值的选取仿真 | 第50-52页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 本文的总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56页 |
| 5.2 对未来工作的展望与设想 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |
