基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别.pdf
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一种基于特征融合的信号调制识别方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881092 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210685893.2
(22)申请日 2022.06.16
(71)申请人 杭州电子科技大学
地址 31001
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一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113014523 B
(45)授权公告日 2022.01.11
(21)申请号 202110210447.1 (56)对比文件
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基于DAE_Transformer的通信信号调制识别技术研究.pdf
摘要
信号调制识别一直是深度学习领域的研究热点之一。在认知电子战、通信对抗和非协同
通信等领域具有重要的研究价值，受到了国内外学者的高度重视。在一些复杂场景下，通信
信号调制识别的研究仍然富有挑战性。在无合作的情况下，对目标信号的调制模式进行准确
而有效的辨识，是进行信号解调和处理的先决条件。无论从自然语言处理、计算机视觉还是
DeeplearningDLDL
生物信息学等众多领域，深度学习（，）均取得了突出成就。最近，被用
于信号分类和调制识别任务，其中自动强大的特征学习能力使其能够实现更高的精度。本文
以提高通信信号调制识别准确率为目的，主要进行了以下几个方面的研究工作：
首先，本文提出了
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《基于深度学习的通信信号调制识别技术研究》.docx
《基于深度学习的通信信号调制识别技术研究》
一、引言
随着信息技术的快速发展，通信信号调制识别技术在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。这种技术的主要目标是准确地确定接收到的信号所采用的调制方式，为后续的信号处理和解析提供关键信息。近年来，随着深度学习技术的发展，其强大的特征提取和模式识别能力在通信信号调制识别方面得到了广泛应用。本文将详细探讨基于深度学习的通信信号调制识别技术的研究。
二、通信信号调制识别的重要性
通信信号调制识别是通信系统中的一项关键技术，它能够有效地提高通信系统的性能和安全性。首先，准确的调制识别可以为接收端提供关于发送端的信息，帮助解码和解析信号。其次，调制识别还可以用
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基于深度学习的通信信号调制识别论文.docx
基于深度学习的通信信号调制识别论文
摘要：
随着通信技术的飞速发展，通信信号调制识别技术在无线通信系统中扮演着至关重要的角色。深度学习作为一种强大的机器学习技术，为通信信号调制识别提供了新的解决方案。本文旨在探讨基于深度学习的通信信号调制识别方法，分析其优势与挑战，并展望未来研究方向。
关键词：深度学习；通信信号；调制识别；无线通信
一、引言
（一）深度学习在通信信号调制识别中的应用背景
1.内容一：通信信号调制识别的重要性
1.1通信信号调制识别是无线通信系统中的基础技术，它能够帮助系统识别接收到的信号所采用的调制方式，从而实现正确的信号解调。
1.2调制识别对于提高通信系统的抗干扰能力、降
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水声信号频域特征识别准则.docx
水声信号频域特征识别准则
水声信号频域特征识别准则
一、水声信号频域特征识别的基本原理与方法
水声信号频域特征识别是水声信号处理领域的重要研究方向，其核心在于通过分析水声信号在频域中的特征，实现对目标的识别与分类。频域特征识别的基本原理是将时域信号通过傅里叶变换转换到频域，提取信号的频率成分及其分布特征，进而利用这些特征进行目标识别。
（一）傅里叶变换与频域分析
傅里叶变换是频域分析的基础工具，它将时域信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的叠加。通过傅里叶变换，可以获得信号的频谱，即信号在频域中的能量分布。频谱分析是提取水声信号频域特征的第一步，常用的频谱分析方法包括短时傅里叶变换、快速傅里叶变
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通信数字调制信号识别_1.docx
Code711.cn
通信数字调制信号识别
实验目的：实现6种（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK）调制信号自动调制识别。
实验条件：windows10，MATLAB2014a
实验内容：本实验设计了一个分层结构的MLP神经网络分类器。该分类器使用BP算法，自适应改变判决门限，6种调制信号的整体平均识别率为96.94。
仿真分析
运行程序后，可以选择训练并测试六种数字调制的识别情况，首先选择测试2ASK。
点击2ASK后，经过matlab短暂的运行后，得出结果：
继续点2ASK信号，我们可以看到2ASK的识别率为96%：
另外，本次实验采用的是三层神经网络
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基于MATLAB语音信号频域特征介绍.docx
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工程设计报告
题 目：基于MATLAB分析语音信号频域特征
指导教师：
学 院：电子工程学院
学生姓名：
学 号：
班 级：
2016 年 1 月 6日
摘要
语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱等，常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性参见测法等几种。本文从傅里叶分析原理出发，估计了短时谱、倒谱，在此基础上借助频域分析方法所求得的参数分析了语音信号的基因周期或共振峰。
目录
TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc439
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用于通信信号调制模式识别的时频特征提取方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112800863 B
(45)授权公告日 2022.07.01
(21)申请号 202110028826.9 CN 109307862 A,2019.02.05
(22)申请日 20
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多策略的通信信号调制识别研究.pdf
多策略的通信信号调制识别研究
摘要
自动调制识别（AMR）是识别调制类型的重要手段，通过调制识别可以对信号进一
步深入分析，这对非法信号的进一步处理有着重要意义。现阶段针对调制识别的难点有
以下两点：首先，复杂的信道环境对信调制特征的影响较大，使传统方法难以进行有效
的调制识别。其次现阶段随着物联网及军事通信协议的改变，使侦察方不能实时获取待
测信号调制方式，从而使原有的已知调制信号集增加一些未知的调制方式。所以如何针
对具有未知信号的信号集（开放集信号）进行分类识别成为调制识别领域的一个新课。
针对上述问题本文的主要研究工作总结如下：
首先，在传统算法领域，本文针对PSK类信号的类内识别提出
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一种基于多尺度循环谱特征和自注意力生成对抗网络的调制信号识别方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113343924 B
(45)授权公告日 2022.05.17
(21)申请号 202110746817.3 G06K 9/62 (2022.01)
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数字调制信号调制解调与时频域分析.doc
简明通信原理实验
报告六
实验6
Matlab 实验三数字调制信号调制解调与时频域分析
一、MATLAB仿真内容：
（1） 运行样例程序，观察 OOK、BPSK、BFSK 信号的时域波形和功率谱谱，求已调信号的带宽。
（2） 采用相干解调法对 BPSK 信号解调，绘制解调后的信号波形，并与原始信号进行比较，对仿真结果进行分析说明。
（3） 编写 DBPSK 信号产生和解调程序，绘制 DBPSK 信号的时域波形和功率谱，绘制解调后的信号波形并与原始信号波形进行比较。
（4） 编写四进制相移键控信号 QPSK 的产生程序，绘
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基于谱分析的通信信号调制识别与参数估计研究的开题报告.docx
基于谱分析的通信信号调制识别与参数估计研究的开题报告
一、研究背景
在通信领域，不同的调制方式被广泛应用于不同的通信系统中，如QPSK、QAM、PSK和FSK等。因此，调制识别与参数估计便是一项非常重要且基础的任务。调制识别是指在接收机上识别出发送端使用的调制方式，参数估计则是识别出信号的调制参数，如载波频率、相位、调制深度等。这两个任务对于通信系统的实时检测和监测具有重要的作用。
基于谱分析的方法是很常用于调制识别与参数估计的方法之一。该方法通过对信号进行频域分析，提取出特征信息，进而对调制方式和参数进行识别和估计。谱分析方法具有处理复杂信号的能力强、处理速度快等优点，成为了调制识别和参数估
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基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别.pdf
系统工程与电子技术
第 卷 第 期 431 5!，
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文章编号： （ ）
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基于被动时间反转镜的水声通信信号调制识别方法及装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114884780 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210484645.1
(22)申请日 2022.05.06
(71)申请人 天津大学
地址 300072 天津