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  • 通信信號調制識別--原理與算法
    該商品所屬分類:工業技術 -> 電子通信
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    【介質】 book
    【ISBN】9787115348845
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    內容介紹



    • 出版社:人民郵電
    • ISBN:9787115348845
    • 作者:楊傑//劉珩//卜祥元//孫鋼燦//袁瑩瑩
    • 頁數:159
    • 出版日期:2014-05-01
    • 印刷日期:2014-05-01
    • 包裝:平裝
    • 開本:16開
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字數:200千字
    • 楊傑、劉珩、卜祥元、孫鋼燦、袁瑩瑩編著的《通信信號調制識別--原理與算法》的目的是繫統介紹通信信號調制識別技術的基本方法,為本領域的研究者們提供一個基礎的、繫統的參考方法。本書共分4個部分:**部分即第1章是本書的引言,介紹通信信號調制識別的背景和意義,對調制識別的基礎知識給出了一個概要性的介紹,並引出全文的內容及結構安排;第2部分即第2章是全書的基礎,介紹調制識別繫統中用到的各類特征以及典型的分類器概念;第3部分由第3章、第4章和第5章組成,主要介紹基於特征值提取的統計模式識別方法;第4部分包括第6章和第7章,主要介紹通信信號調制識別中使用的不同分類器設計方法。
    • 楊傑、劉珩、卜祥元、孫鋼燦、袁瑩瑩編著的《 通信信號調制識別--原理與算法》繫統地介紹了通信 信號識別的基本方法以及應用特點等。全書共7章, 包括:通信信號調制識別基礎、通信信號特征參數及 調制方式分類器、模擬調制識別、數字調制識別、綜 合調制信號的自動識別、基於聚類算法的數字調制識 別、基於神經網絡的調制識別。 《通信信號調制識別--原理與算法》可作為通信 工程、電子工程、信息工程、導航與控制、計算機科 學與技術、信號分析與信息處理、電子對抗等領域工 作的科研人員、大專院校師生的參考書。
    • 第1章 引言
      1.1 背景與意義
      1.2 調制識別相關基礎知識
      1.3 主要內容
      第2章 通信信號特征參數及調制方式分類器
      2.1 統計量特征
      2.1.1 信號瞬時特征
      2.1.2 高階統計量特征
      2.1.3 循環累積量特征
      2.2 譜相關特征
      2.2.1 譜相關函數的定義
      2.2.2 譜相關函數及譜相關平面圖
      2.2.3 譜相關特征
      2.3 小波變換特征
      2.3.1 Haar小波變換
      2.3.2 基於Haar小波變換特征
      2.4 復雜度特征
      2.4.1 L-Z復雜度
      2.4.2 分形維數
      2.5 分類器
      2.5.1 *大似然分類器
      2.5.2 基於樣本特征值的分類器
      2.5.3 聚類算法分類器
      第3章 模擬調制識別
      3.1 基於瞬時特征信息的模擬調制識別
      3.1.1 特征參數
      3.1.2 識別算法
      3.1.3 特征參數門限值的確定
      3.1.4 算法識別率
      3.2 基於譜相關特征的模擬調制識別
      3.2.1 特征參數
      3.2.2 識別算法
      3.2.3 特征參數門限值的確定
      3.2.4 算法識別率
      第4章 數字調制識別
      4.1 基於瞬時信息的數字調制識別
      4.1.1 特征參數
      4.1.2 識別算法
      4.1.3 特征參數門限值的確定
      4.1.4 算法識別率
      4.2 基於譜相關特征的數字調制識別
      4.2.1 特征參數
      4.2.2 識別算法
      4.2.3 特征參數門限值的確定
      4.2.4 算法識別率
      4.3 基於高階累積量特征的數字調制識別
      4.3.1 信號與信道模型
      4.3.2 高階累積量特征的抗多徑干擾性能
      4.3.3 基於高階累積量的MPSK信號調制識別算法
      4.3.4 仿真結果
      4.3.5 基於高階累積量特征的調制識別算法的說明
      4.4 基於循環累積量特征的數字調制識別
      4.4.1 信號與信道模型
      4.4.2 基於循環累積量不變量的MPSK信號調制識別算法
      4.4.3 仿真結果
      4.4.4 基於循環累積量特征的調制識別算法的說明
      4.5 基於小波變換特征的數字調制識別
      4.5.1 調制信號的Haar小波變換
      4.5.2 基於Haar小波變換的調制識別
      4.5.3 識別率確定
      4.6 基於復雜度特征的調制信號識別
      4.6.1 基於盒維數和信息維數的調制識別算法
      4.6.2 基於L-Z復雜度和盒維數的調制識別算法
      第5章 綜合調制信號的自動識別
      5.1 基於瞬時信息的綜合調制識別
      5.1.1 特征參數
      5.1.2 識別算法
      5.1.3 特征參數門限值的確定
      5.1.4 算法識別率
      5.2 基於譜相關特征的綜合調制識別
      5.2.1 特征參數
      5.2.2 識別算法
      5.2.3 特征參數門限值的確定
      5.2.4 算法識別率
      第6章 基於聚類算法的數字調制識別
      6.1 基於代價函數*優的聚類算法
      6.1.1 C均值聚類算法
      6.1.2 模糊C均值聚類算法
      6.2 減法聚類算法
      6.2.1 減法聚類算法步驟
      6.2.2 基於信噪比的自適應減法聚類算法
      6.3 二次聚類算法
      6.3.1 二次聚類算法簡述
      6.3.2 基於C均值聚類的二次聚類算法
      6.4 聚類算法的性能
      6.5 基於聚類的調制識別分類器
      6.5.1 *大似然分類器
      6.5.2 廣義似然比分類器
      6.5.3 識別率性能實驗
      第7章 基於神經網絡的調制識別
      7.1 神經網絡調制識別方法和特點
      7.2 BP神經網絡分類器
      7.2.1 BP神經網絡結構
      7.2.2 BP算法描述
      7.3 基於BP神經網絡分類器的數字調制識別
      7.3.1 BP神經網絡結構
      7.3.2 識別性能
      7.4 其他神經網絡的調制識別算法簡述
      結束語
      參考文獻
      英文縮寫
      名詞索引
     
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