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小波包调制信号分类识别方法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·引言第9页
   ·调制识别技术概述第9-14页
     ·调制识别的背景及框架第9-10页
     ·调制识别的基本方法第10页
     ·研究现状第10-14页
   ·小波包调制技术概述第14页
   ·本论文研究的主要内容第14-16页
第2章 多载波调制技术及信道模型第16-29页
   ·引言第16页
   ·OFDM 技术第16-19页
     ·OFDM 信号的表示第17页
     ·OFDM 系统的基本结构第17-18页
     ·OFDM 信号的实现第18-19页
   ·小波包调制技术 第19-23页
     ·小波包理论 第19-22页
     ·小波包调制系统的基本结构第22页
     ·小波包调制的实现第22-23页
   ·小波包调制系统与 OFDM 系统性能比较第23-24页
   ·信道模型第24-27页
     ·AWGN 信道第25页
     ·瑞利衰落信道第25-26页
     ·频率选择性衰落信道第26-27页
   ·小结第27-29页
第3章 基于支持向量机的小波包调制信号识别第29-52页
   ·引言第29页
   ·OFDM 和 WPM 信号的分数阶傅里叶变换域分布特征第29-30页
   ·图像成形技术与实现第30-40页
     ·成形第31-34页
     ·填充第34-40页
   ·特征提取第40-45页
     ·图像边缘的提取与拟合第40-42页
     ·提取特征参数第42-44页
     ·特征参数的稳定性验证第44-45页
   ·支持向量机分类器设计以及识别步骤第45-46页
     ·支持向量机分类器设计第45-46页
     ·调制识别过程第46页
   ·仿真实验第46-51页
     ·特征向量对 SVM 分类器性能的影响第47-50页
     ·分类器的盲识别性能第50-51页
   ·小结第51-52页
第4章 基于双谱估计的小波包调制信号识别第52-71页
   ·引言第52页
   ·高阶谱理论概述第52-56页
     ·高阶矩和高阶累积量第52-54页
     ·高阶矩谱与高阶累积量谱第54页
     ·双谱的性质第54-56页
   ·双谱的估计方法第56-60页
     ·直接法第56-57页
     ·间接法第57-58页
     ·非高斯 AR 模型法第58-60页
   ·基于双谱的特征参数提取第60-67页
     ·OFDM 和 WPM 信号的双谱特性第60-67页
     ·OFDM 和 WPM 信号的特征参数提取第67页
   ·实验仿真与分析第67-70页
   ·小结第70-71页
第5章 结束语第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
附录第77页

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