软件无线电中基本调制制式的自动识别
| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| ·软件无线电概述 | 第8-10页 |
| ·课题的背景 | 第10页 |
| ·本文所做的工作 | 第10-11页 |
| 第2章 调制技术概述 | 第11-26页 |
| ·基本概念 | 第11页 |
| ·调制的分类 | 第11-12页 |
| ·模拟调制 | 第12-21页 |
| ·振幅调制 | 第13-17页 |
| ·角度调制 | 第17-21页 |
| ·数字调制 | 第21-25页 |
| ·二进制振幅键控(2ASK) | 第22-23页 |
| ·二进制频移键控(2FSK) | 第23-24页 |
| ·二进制移相键控(2PSK或BPSK) | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于已调信号本身特征参数的识别方法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·识别特征参数 | 第27-35页 |
| ·识别流程图 | 第35-36页 |
| ·性能仿真 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 已调信号制式识别的小波方法 | 第38-48页 |
| ·小波方法简介 | 第38-43页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·多分辨率分析 | 第38-41页 |
| ·小波函数及小波变换 | 第41-43页 |
| ·识别步骤 | 第43-45页 |
| ·识别流程图 | 第45-46页 |
| ·性能仿真 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 神经网络在已调信号制式自动识别中的应用 | 第48-68页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·人工神经网络概述 | 第48-53页 |
| ·感知器 | 第53-54页 |
| ·自适应线性元件 | 第54-55页 |
| ·BP网络 | 第55-60页 |
| ·BP网络简介 | 第55-56页 |
| ·BP网络的学习训练过程 | 第56-58页 |
| ·BP网络的设计 | 第58-60页 |
| ·基于已调信号本身特征参数的神经网络识别 | 第60-64页 |
| ·信号特征参数及神经网络的选择 | 第60-63页 |
| ·仿真与性能分析 | 第63-64页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·基于小波分析特征参数的神经网络识别 | 第64-67页 |
| ·信号特征参数及神经网络的选择 | 第64-66页 |
| ·仿真与性能分析 | 第66页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
