基于LabVIEW的數(shù)字信號調(diào)制識別.pdf

1、隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，通信環(huán)境的日益復(fù)雜，通信信號在頻帶上采用的調(diào)制方式復(fù)雜多樣。每種信號的調(diào)制參數(shù)各有不同，如何高效的辨別和監(jiān)管這些信號越來越受到關(guān)注，調(diào)制識別的概念應(yīng)運而生。
　　調(diào)制識別在目前的主要用途集中在頻譜監(jiān)測、深空探索、衛(wèi)星通信、軍事電子對抗等領(lǐng)域，在非合作通信方面的價值得到了廣泛的認可。調(diào)制識別所研究的關(guān)鍵問題在于分類特征參數(shù)的選取和識別分類器的設(shè)計，本論文主要完成了基于LabVIEW軟件平臺的調(diào)制識別算法研究。

2、
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠處理大量、并行的信息，完成各種非線性映射問題，最為重要的是其具有學(xué)習(xí)機能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用反映了多種學(xué)科、多種交叉技術(shù)的特點，具有很好的穩(wěn)健性和潛在的容錯性，能夠更好的處理復(fù)雜非線性問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、模式識別和信息處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。
　　首先本論文設(shè)計了基于labVIEW軟件的調(diào)制識別程序并針對基本的6種數(shù)字通信信號進行了仿真。介紹傳統(tǒng)的分類方法，即采用決策樹分類器，使用