通信信号的参数估计与调制识别

数字调制识别论文 循环累积量论文 小波变换论文 高阶累积量论文
论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-13页
        1.2.1 参数估计研究现状第8-11页
        1.2.2 调制识别研究现状第11-13页
    1.3 论文主要内容及章节安排第13-16页
        1.3.1 主要内容第13-14页
        1.3.2 章节安排第14-16页
2 数字调制识别的基础理论第16-25页
    2.1 引言第16页
    2.2 基本的数字调制方式第16-19页
        2.2.1 幅移键控信号第16-17页
        2.2.2 频移键控信号第17页
        2.2.3 相移键控信号第17-18页
        2.2.4 正交幅度调制信号第18-19页
    2.3 小波变换第19-20页
        2.3.1 连续小波变换第19-20页
        2.3.2 离散小波变换第20页
    2.4 高阶累积量第20-23页
    2.5 神经网络分类器第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 参数估计第25-43页
    3.1 引言第25页
    3.2 载频估计第25-32页
        3.2.1 过零检测法第25-26页
        3.2.2 相位差分法第26页
        3.2.3 频域估计法第26-27页
        3.2.4 经典算法仿真结果分析第27-28页
        3.2.5 循环累积量算法第28-32页
    3.3 码元速率估计第32-43页
        3.3.1 过零检测法第32-33页
        3.3.2 频域估计法第33页
        3.3.3 经典算法的仿真性能比较第33-34页
        3.3.4 小波变换法第34-36页
        3.3.5 改进的小波变换法第36-43页
4 基于高阶累积量和小波变换的调制识别第43-61页
    4.1 特征参数提取第43-49页
    4.2 神经网络分类器第49-55页
        4.2.1 神经网络结构第49-53页
        4.2.2 BP神经网络原理第53-54页
        4.2.3 MATLAB中BP神经网络的创建第54-55页
    4.3 仿真实验结果及分析第55-60页
    4.4 本章小结第60-61页
5 结论及展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录第68页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第68页
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