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提出了一種對(duì)經(jīng)過(guò)符號(hào)成形的數(shù)字信號(hào)調(diào)制方式進(jìn)行識(shí)別的新算法，利用特征參數(shù)提取與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器相結(jié)合對(duì)8 種常用數(shù)字信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。首先介紹了符號(hào)成形對(duì)信號(hào)瞬時(shí)參數(shù)提取的影響，然后選取特征量并通過(guò)所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行識(shí)別分類，最后計(jì)算機(jī)仿真表明利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器在低信噪比下能較好地區(qū)分開(kāi)8 種經(jīng)符號(hào)成形的數(shù)字信號(hào)，且選用的L-M 訓(xùn)練算法收斂快，適合在線分析。
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