基于机器学习的无线网络信号识别技术研究



基于机器学习的无线网络信号识别技术研究

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基于机器学习的无线网络信号识别技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第13-17页
1.1 研究背景	第13-14页
1.2 研究现状	第14-15页
1.3 总体研究内容与论文结构	第15-17页
第二章无线通信系统信号特征分析和特征融合	第17-27页
2.1 无线网络模型构建与特征分析	第17-18页
2.2 无线网络信号显性特征	第18-21页
2.2.1 时域特征参数	第18-20页
2.2.2 高阶累积量特征	第20-21页
2.3 无线网络信号的特征融合	第21-25页
2.3.1 熵与条件熵理论	第21-23页
2.3.2 基于信息熵的特征选择	第23-25页
2.4 本章小结	第25-27页
第三章基于神经网络的无线网络信号特征挖掘	第27-37页
3.1 无线网络信号的谱相关信息	第27-29页
3.1.1 信号的循环谱	第27-29页
3.2 基于一维卷积神经网络的特征发掘	第29-34页
3.2.1 卷积神经网络	第29-32页
3.2.2 基于一维卷积神经网络的特征挖掘方法	第32-34页
3.3 基于主成分分析的特征参数降维	第34-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第四章基于机器学习的无线网络信号识别模型	第37-55页
4.1 信号预处理	第37-39页
4.1.1 短时能量和过零率	第37-38页
4.1.2 基于短时功率和过零率的时域信号提取	第38-39页
4.2 基于支持向量机分类模块	第39-45页
4.2.1 支持向量机	第39-43页
4.2.2 基于人工蜂群算法(ABC)的SVM优化	第43-45页
4.3 基于机器学习的无线网络信号识别模型	第45-46页
4.4 无线网络信号数据集	第46-49页
4.4.1 硬件工具	第46页
4.4.2 软件工具	第46-49页
4.5 仿真实验及结果分析	第49-52页
4.6 本章小结	第52-55页
第五章论文工作总结与展望	第55-57页
5.1 论文总结	第55-56页
5.2 工作展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
作者简介	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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