作者：潘林; 李章义; 王小明调制类型神经网络特征向量监督学习偏移量分类器设计学习样本瞬时频率特征提取仿真分析
摘要：本文利用ROHDE＆SCHWARZ公司的PR100便携式接收机,采集并存储离线信号的中频（IQ）数据,然后依照文中所述算法提取信号的特征向量,同时根据特征向量设计BP神经网络,并监督学习神经网络得到合适的权值和偏移量,最后将特征向量输入已学习过的神经网络中,统计利用该套系统时调制类型的识别率。经Matlab仿真分析可知,本文提取的特征向量适用于实测常见调制类型的识别,具有较高的识别率。
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