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技術沙龍-數據要素資產化為網絡安全行業帶來的新發展機遇
基于RBF神經網絡的模擬數字信號調制識別
所屬分類:
技術論文
上傳者:
aet
文檔大小:
514 K
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文檔介紹:
針對多種信號在低信噪比條件下識別率低的問題,利用高階累積量良好的抑制噪聲特性,通過構造高階累積量作為特征參數之一,并聯合其他特征參數,采用優化的徑向基神經網絡對模擬數字信號進行自動調制識別。Matlab仿真表明,該種方法能夠有效提高低信噪比條件下的信號識別率。
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