通信信号调制样式识别技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 缩写词表 | 第13-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-20页 |
| ·研究背景和目的 | 第14-15页 |
| ·技术发展概况 | 第15-17页 |
| ·本文主要内容简介 | 第17-20页 |
| 第二章 通信调制样式的理论基础 | 第20-30页 |
| ·模拟调制样式 | 第20-25页 |
| ·数字调制样式 | 第25-30页 |
| 第三章 基于时频域特征提取的调制样式识别 | 第30-40页 |
| ·调制信号基本参数的提取和估计 | 第30-32页 |
| ·采用的特征参数 | 第32-35页 |
| ·时频域特征参数法识别的流程 | 第35-37页 |
| ·对信号识别的结果 | 第37-40页 |
| 第四章 基于高阶累积量的调制样式识别 | 第40-54页 |
| ·高阶累积量的定义 | 第40-41页 |
| ·数字调制样式的高阶累积量的值[14] | 第41-45页 |
| ·用高阶累积量估计MPSK 信号的符号信噪比 | 第45-48页 |
| ·高阶累积量法识别的流程 | 第48-51页 |
| ·对信号识别的结果 | 第51-54页 |
| 第五章 基于小波分析的调制样式识别 | 第54-64页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第54-56页 |
| ·小波分析在估计符号速率中的应用 | 第56-60页 |
| ·应用小波变换进行调制样式识别的方法及流程 | 第60-63页 |
| ·对仿真信号识别的结果 | 第63-64页 |
| 第六章 神经网络在调制样式识别中的应用 | 第64-74页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第64-67页 |
| ·神经网络在调制样式识别中的应用 | 第67-74页 |
| 第七章 全文总结 | 第74-77页 |
| ·本文工作总结 | 第74-75页 |
| ·进一步工作的建议 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 个人简历 | 第80页 |
| 在学期间的研究成果 | 第80页 |
