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基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了基于最优决策理论的最佳分类器用神经网络实现的方法，并对通信信号的调制类型进行自动识别。这种方法以使类域最大分离为目标，利用神经网络良好的非线性和自适应性，把最优准则下的自学习功能引入训练过程，结合快速训练和修剪算法，克服了一般神经网络分类器的不足，实验证明其性能良好。 相似文献
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调制信号的分形特征研究 总被引：14，自引：0，他引：14
基于分形理论从信号中提取盒维数和信息维数作为分类特征,这种特征包含了信号幅度、频率和相位的变化规律,集中了各种调制方式之间的差异信息,在分类的意义上是有效特征,同时,从理论上分析了它们对噪声干扰不敏感的特性. 基于这样的特征进行分类器设计非常简单,识别率较高,有较好的工程应用价值. 相似文献
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