| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 信号调制识别技术的发展与现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 似然比判决理论 | 第10-11页 |
| 1.2.2 统计模式识别法 | 第11-12页 |
| 1.3 神经网络技术的发展及现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要工作的内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 几种数字调制信号的调制技术及特征值选取 | 第14-28页 |
| 2.1 数字信号调制技术 | 第14-17页 |
| 2.1.1 幅度键控ASK | 第14-15页 |
| 2.1.2 频移键控FSK | 第15-16页 |
| 2.1.3 相移键控PSK | 第16-17页 |
| 2.2 对几种数字调制信号特征的分析 | 第17-21页 |
| 2.2.1 ASK特征分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 FSK的特征分析 | 第18-20页 |
| 2.2.3 PSK特征分析 | 第20-21页 |
| 2.3 噪声对信号特征的影响 | 第21-25页 |
| 2.4 特征值的提取及识别的流程 | 第25-28页 |
| 2.4.1 特征值的提取 | 第25-26页 |
| 2.4.2 数字调制信号识别的流程 | 第26-28页 |
| 第三章 神经网络的有关理论 | 第28-41页 |
| 3.1 神经网络基础理论 | 第28-31页 |
| 3.2 BP网络 | 第31-37页 |
| 3.2.1 BP网络的基本理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 BP网络的主要算法 | 第32-37页 |
| 3.3 RBF网络 | 第37-39页 |
| 3.4 一般神经网络分类器设计 | 第39-41页 |
| 第四章 基于RBF网络几种数字调制信号分类器设计 | 第41-56页 |
| 4.1 基于RBF神经网络分类器的设计及仿真 | 第41-49页 |
| 4.1.1 基于RBF网络设计的基本思想 | 第41-42页 |
| 4.1.2 RBF网络在分类器设计过程中主要解决的问题 | 第42-43页 |
| 4.1.3 实现步骤及算法流程 | 第43-46页 |
| 4.1.4 仿真及结果分析 | 第46-49页 |
| 4.2 对RBF神经网络算法的改进及仿真 | 第49-56页 |
| 4.2.1 递归正交最小二乘法的研究 | 第49-53页 |
| 4.2.2 仿真及结果对比分析 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文所作的工作 | 第56页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |