基于深度学习的信号调制识别技术的研究及仿真实现.docx

基于深度学习的信号调制识别技术的研究及仿真实现.docx

  1. 1、本文档共20页,其中可免费阅读6页,需付费200金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

基于深度学习的信号调制识别技术的研究及仿真实现

摘要

信息传播技术是人类社会生活中传播的主要工具,当前信息传播领域的快速进步和发展使得其传播环境更加复杂,调制信号的识别技术主要是一种介于自动接收和解调之间的技术,其主要目的是确定自动接受到信号后,确定各种噪声调制信号的调节方式,为自动接受信号的解调、参数估计、信号处理提供了保证,因此,信号自动调制技术可以在无线通讯中起到十分重要的作用。

本文主要针对目前在传统调制信号识别技术应用中算法复杂程度高、准确率低以及需要进行人工选择特征等缺陷,提出了一种多通道卷积神经网络(CNN)对多种模拟和数字调制信号进行了识别该网络通过并联不同大小的卷

文档评论(0)

一江春水向东流 + 关注
实名认证
内容提供者

#############################

1亿VIP精品文档

相关文档