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基于深度学习的数字调制信号识别技术仿真与实现
摘要
现代通信领域的一个发展变得越来越迅速，环境变得越来越复杂，信号的调制方式也变得越来越多样，在接收端接收到的信号，需要进行调制，解调等信号处理，这个处理过程就需要调制方式识别技术的一个支撑，所以对于信号识别技术的研究有着非常重要的意义。
本论文对基于深度学习的卷积神经网络算法的数字调制信号识别进行了研究，并且针对通信系统中常见的信号调制类型的数学模型和一些主要的参数进行了描述，而且对常见的数字调制信号识别方法进行了简单的介绍。通过使用经典Alexnet卷积神经网络对6种数字调制信号星座图进行仿真识别。经验证，
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