基于神经网络的几种数字调制信号分类方法研究



基于神经网络的几种数字调制信号分类方法研究

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基于神经网络的几种数字调制信号分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
· 课题的研究背景及意义	第8-9页
· 信号调制识别技术的发展与现状	第9-12页
· 似然比判决理论	第10-11页
· 统计模式识别法	第11-12页
· 神经网络技术的发展及现状	第12-13页
· 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
· 数字信号调制技术	第14-17页
· 幅度键控ASK	第14-15页
· 频移键控FSK	第15-16页
· 相移键控PSK	第16-17页
· 对几种数字调制信号特征的分析	第17-21页
· ASK特征分析	第17-18页
· FSK的特征分析	第18-20页
· PSK特征分析	第20-21页
· 噪声对信号特征的影响	第21-25页
· 特征值的提取及识别的流程	第25-28页
· 特征值的提取	第25-26页
· 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
· 神经网络基础理论	第28-31页
· BP网络	第31-37页
· BP网络的基本理论	第31-32页
· BP网络的主要算法	第32-37页
· RBF网络	第37-39页
· 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
· 基于RBF神经网络分类器的设计及仿真	第41-49页
· 基于RBF网络设计的基本思想	第41-42页
· RBF网络在分类器设计过程中主要解决的问题	第42-43页
· 实现步骤及算法流程	第43-46页
· 仿真及结果分析	第46-49页
· 对RBF神经网络算法的改进及仿真	第49-56页
· 递归正交最小二乘法的研究	第49-53页
· 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
· 论文所作的工作	第56页
· 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

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