基于小波分析与神经网络的无线信号分类方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| §1-1 课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| §1-2 通信信号调制识别方法 | 第8-10页 |
| §1-3 通信信号调制识别研究现状 | 第10-11页 |
| §1-4 本论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 通信调制方式原理及 MATLAB 实现 | 第12-21页 |
| §2-1 调制的基本概念 | 第12页 |
| §2-2 调制的分类 | 第12-13页 |
| §2-3 通信信号的模拟调制样式 | 第13-17页 |
| 2-3-1 幅度调制 | 第13-15页 |
| 2-3-2 频率调制 | 第15-16页 |
| 2-3-3 相位调制 | 第16-17页 |
| §2-4 通信信号的数字调制样式 | 第17-20页 |
| 2-4-1 幅度键控 | 第17-18页 |
| 2-4-2 频移键控 | 第18-19页 |
| 2-4-3 相移键控 | 第19-20页 |
| §2-5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于小波变换的调制信号特征提取 | 第21-37页 |
| §3-1 小波函数 | 第21-22页 |
| §3-2 小波变换的定义和特点 | 第22-26页 |
| 3-2-1 连续小波变换 | 第22-23页 |
| 3-2-2 离散小波变换 | 第23页 |
| 3-2-3 小波变换的多分辨率分析 | 第23-26页 |
| §3-3 基于小波变换的特征表示 | 第26-28页 |
| §3-4 调制信号的小波变换及特征提取 | 第28-36页 |
| 3-4-1 母小波的选取 | 第28-30页 |
| 3-4-2 小波变换的Mallat 算法 | 第30-32页 |
| 3-4-3 调制信号的小波分解 | 第32-34页 |
| 3-4-4 调制信号的特征提取 | 第34-36页 |
| §3-5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 径向基神经网络调制分类 | 第37-47页 |
| §4-1 人工神经网络概述 | 第37-38页 |
| §4-2 径向基函数神经网络 | 第38-40页 |
| 4-2-1 模型结构 | 第39-40页 |
| 4-2-2 RBF 网络的训练算法 | 第40页 |
| §4-3 小波神经网络的信号分类系统框架 | 第40-41页 |
| §4-4 计算仿真及性能分析 | 第41-46页 |
| 4-4-1 信号的生成 | 第41-43页 |
| 4-4-2 特征提取 | 第43页 |
| 4-4-3 RBF 网络的分类 | 第43-44页 |
| 4-4-4 仿真结果及性能分析 | 第44-46页 |
| §4-5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第52页 |
