【摘 要】
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该文基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,对通信信号用小波变换进行预处
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该文基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,对通信信号用小波变换进行预处理,即以小波空间作为模式识别的特征空间,通过将小波基于信号的内积进行加权和来实现通信信号的特征提取,采用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量仅64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络和RBF网络作为分类器对通信信号调制识别分类,并对RBF网络的容错性和抗噪性进行了研究.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了理论基础.最后,该文介绍了TMS320C54xDSP的结构原理、硬件设计及仿真开发系统,用C语言编辑了源程序,在CCS下生成了目标代码,并对目标代码在TMS320C5402DSK上进行了调试与运行.
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