Alpha稳定分布噪声下通信信号调制识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-12页 |
| ·通常情况下的调制识别研究现状 | 第9-10页 |
| ·Alpha稳定分布噪声下的调制识别研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文主要章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 Alpha稳定分布的相关理论 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·Alpha稳定分布的理论 | 第13-17页 |
| ·Alpha稳定分布的定义 | 第13-15页 |
| ·Alpha稳定分布的概率密度函数 | 第15-16页 |
| ·广义中心极限定理 | 第16-17页 |
| ·Alpha稳定分布的性质 | 第17页 |
| ·分数低阶统计量 | 第17-20页 |
| ·分数低阶矩 | 第17-18页 |
| ·负阶矩 | 第18页 |
| ·共变 | 第18-20页 |
| ·Alpha稳定分布参数的估计 | 第20-24页 |
| ·S S分布参数的估计 | 第21-23页 |
| ·最大似然估计方法 | 第21-22页 |
| ·基于样本分位数的参数估计方法 | 第22-23页 |
| ·基于负阶矩的参数估计方法 | 第23页 |
| ·Alpha分布参数的估计 | 第23-24页 |
| ·Alpha稳定分布随机变量的产生 | 第24-26页 |
| ·标准 S S分布随机变量的产生 | 第24页 |
| ·Alpha分布随机变量的产生 | 第24-26页 |
| ·无穷方差检测方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于分数低阶循环谱相关系数的调制识别方法 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于广义二阶循环统计量的识别方法 | 第29-31页 |
| ·广义二阶循环谱的定义 | 第29-30页 |
| ·基于广义二阶循环谱的识别方法 | 第30-31页 |
| ·基于分数低阶循环谱相关系数的识别方法 | 第31-40页 |
| ·分数低阶循环谱的定义 | 第31-32页 |
| ·分数低阶循环谱相关系数 | 第32-34页 |
| ·数字调制信号分数低阶循环谱相关系数分析 | 第34-36页 |
| ·数字调制信号识别方法的步骤 | 第36-37页 |
| ·仿真结果和性能分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于分数低阶小波包分析的调制识别方法 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于分数低阶累积量的识别方法 | 第41-42页 |
| ·基于分数低阶小波包的识别方法 | 第42-49页 |
| ·分数低阶小波包的定义 | 第42-44页 |
| ·小波包的定义 | 第42-43页 |
| ·分数低阶小波包的定义 | 第43-44页 |
| ·分数低阶小波包的特征提取 | 第44-45页 |
| ·数字调制信号识别方法的步骤 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及其性能分析 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·未来的展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果及参与项目 | 第61-62页 |
