| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题的来源及意义 | 第11页 |
| 1.3.1 课题的来源 | 第11页 |
| 1.3.2 课题研究的意义 | 第11页 |
| 1.4 研究的内容及重点解决的问题 | 第11-13页 |
| 1.4.1 研究的内容及技术路线 | 第11-12页 |
| 1.4.2 重点解决的问题 | 第12-13页 |
| 第2章 信号的调制识别与解调 | 第13-26页 |
| 2.1 信号的调制识别 | 第13-23页 |
| 2.1.1 瞬时特征值提取 | 第13-16页 |
| 2.1.2 特征参数集 | 第16-21页 |
| 2.1.3 模拟与数字调制信号的识别 | 第21-23页 |
| 2.2 常用通信信号的解调 | 第23-26页 |
| 2.2.1 AM信号的解调 | 第23-24页 |
| 2.2.2 FM信号的解调 | 第24-26页 |
| 第3章 无线电信号自动识别与预处理 | 第26-33页 |
| 3.1 信号识别的基本技术模式 | 第26-29页 |
| 3.1.1 关于函数和集合的发展 | 第26-27页 |
| 3.1.2 模糊集合之间的距离 | 第27-28页 |
| 3.1.3 模糊集合之间的贴近度 | 第28页 |
| 3.1.4 如何区别基本的模糊模式 | 第28-29页 |
| 3.2 基于目标函数的模糊聚类分析 | 第29-33页 |
| 3.2.1 如何运用模糊的聚类分析方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 聚类准则 | 第30页 |
| 3.2.3 求最佳模糊分类矩阵和最佳聚类中心矩阵 | 第30-31页 |
| 3.2.4 模糊聚类的发展与实验成果 | 第31-32页 |
| 3.2.5 聚类效果的检验 | 第32-33页 |
| 第4章 预处理研究与改进的工SODATA算法和分类方法 | 第33-41页 |
| 4.1 预处理滤去噪声数据 | 第33-36页 |
| 4.2 改进的工SODATA算法和分类方法 | 第36-40页 |
| 4.3 分类方法 | 第40-41页 |
| 第5章 对实验结果进行比较探究 | 第41-45页 |
| 第6章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 结论 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48页 |