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小波调制是一种全新的多载波通信调制方式,该文主要研究加性高斯白噪声信道条件下小波调制信号的识别.根据小波调制信号的特点,以信号高阶累积量与功率谱峰度为特征参数,采用分步识别的方法对小波调制信号进行了识别.仿真结果表明,该方法非常有效而且能够很好的抑制高斯噪声的干扰.
一种小波调制信号的识别方法
【摘 要】
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小波调制是一种全新的多载波通信调制方式,该文主要研究加性高斯白噪声信道条件下小波调制信号的识别.根据小波调制信号的特点,以信号高阶累积量与功率谱峰度为特征参数,采用
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院
【出 处】
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杭州电子科技大学学报
【发表日期】
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2007年6期
其他文献
该文将部分最小二乘算法与径向基函数神经网络相结合,给出了一种非线性部分最小二乘建模方法,可以更加有效地处理过程非线性和数据共线性等复杂特性,提高模型的精度和推广能力。该方法在确定径向基函数神经网络的隐节点时,采用了一种改进型的k-均值聚类算法来自动确定最优的聚类区数。对煤气化炉合成气组分浓度软测量建模的应用结果表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度和推广能力等方面明显优于二次型多项式部分最小二