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通信信号的参数提取与分层结构BP网络识别研究
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通信信号的参数提取与分层结构BP网络识别研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-14 页
第一章 绪论第14-24 页
　　· 课题研究背景第14-15 页
　　· 课题研究的目的和意义第15-16 页
　　· 软件无线电的概念第16-18 页
　　· 自动调制识别技术第18-22 页
　　　　· 自动调制识别技术的发展过程第18-20 页
　　　　· 一般调制样式识别过程的框架结构第20-21 页
　　　　· 自动调制识别技术新要求第21-22 页
　　· 本文主要内容简介第22-24 页
第二章 神经网络模型与BP算法第24-37 页
　　· 神经网络简介第24-25 页
　　· 人工神经网络模型第25-27 页
　　　　· 人工神经元模型第25 页
　　　　· 人工神经网络工作方式第25-27 页
　　· 多层感知器(MLP)神经网络第27 页
　　· 反向传播(BP)算法第27-30 页
　　　　· BP算法基本原理第27-28 页
　　　　· BP算法学习过程的具体步骤第28-30 页
　　· BP神经网络的设计第30-32 页
　　　　· 隐含层数的选择第30-31 页
　　　　· 隐含层节点数的确定第31 页
　　　　· 初始权值的选取第31-32 页
　　　　· 学习率的选择第32 页
　　· BP算法的改进第32-35 页
　　　　· 加入动量项第32 页
　　　　· 自适应学习率调整法第32-33 页
　　　　· Levenberg-Marquardt算法第33 页
　　　　· RPROP算法第33-35 页
　　· 数字通信信号识别中神经网络的应用第35-36 页
　　· 本章小节第36-37 页
第三章 软件无线电中调制识别的预处理部分第37-49 页
　　· 软件无线电的基本结构第37-38 页
　　· 软件无线电中调制信号通用模型第38-39 页
　　· 数字调制信号的正交实现算法第39-41 页
　　　　· 振幅键控(2ASK)信号第39 页
　　　　· 二进制频移键控(2FSK)信号第39-40 页
　　　　· 二进制相移键控(2PSK)信号第40 页
　　　　· 四进制数字相位调制(QPSK)信号第40-41 页
　　　　· 正交振幅调制(QAM)信号第41 页
　　· 软件无线电接收机数学模型第41-44 页
　　· 识别前的参数估计第44-48 页
　　　　· 采样频率的选择第44-45 页
　　　　· 载频估计第45-47 页
　　　　· 符号速率估计第47-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第四章 基于时域统计和分形特征的参数提取第49-72 页
　　· 数字信号载波调制的目的第49 页
　　· 数字调制信号仿真第49-53 页
　　　　· 理想信道仿真第49-51 页
　　　　· 高斯白噪声分析第51-52 页
　　　　· 高斯信道仿真第52-53 页
　　· 瞬时特征分析及提取第53-62 页
　　　　· 瞬时特征的提取与处理第53-57 页
　　　　　　· 瞬时相位去卷叠第56 页
　　　　　　· 线性相位分量第56-57 页
　　　　· 理想信道瞬时特征提取第57-61 页
　　　　· 高斯信道瞬时特征提取第61-62 页
　　· 时域统计特征提取第62-69 页
　　　　· 2ASK BPSK 2FSK 4ASK QPSK 4FSK和MQAM的识别参数第62-65 页
　　　　· BPSK、QPSK、2FSK和4FSK的识别参数第65-68 页
　　　　· 2ASK与4ASK的识别参数第68-69 页
　　· 分形特征提取第69-71 页
　　· 本章小节第71-72 页
第五章 基于神经网络的数字调制方式识别第72-87 页
　　· 统计模式识别第72-73 页
　　· 神经网络模式识别的方法和特点第73-74 页
　　· 基于判决树的分类方法第74-76 页
　　· 分层结构MLP分类器的设计第76-77 页
　　· 基于分层结构MLP的分类识别第77-86 页
　　　　· 数字调制信号样本第77-78 页
　　　　· 待识别信号的特征参数样本数据第78-79 页
　　　　· 分层结构神经网络训练第79-82 页
　　　　· 测试网络实验结果第82-83 页
　　　　· 观察数据的长度对识别率的影响第83-86 页
　　· 本章小节第86-87 页
总结与展望第87-88 页
参考文献第88-92 页
致谢第92-93 页
硕士期间发表的论文第93 页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。
 
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