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基于多特征提取的时频信号调制方式智能识别算法
目录
算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3算法核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
时频信号的预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1数据采集与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2噪声抑制与干扰滤除．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3特征窗函数选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
多特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1能量特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2频谱特征分解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.3谱相干度度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.4莫尔频谱构造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
调制方式识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.1基于神经网络分类框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1.1卷积神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.1.2深度学习参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.2基于支持向量机改进算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2.1RBF核函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.2.2多类分类器集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.3基于决策树的动态融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
性能评估体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
5.1常用评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
5.1.1准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
5.1.2F1分数计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
5.2对比实验设计与结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
5.2.1与传统识别方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
5.2.2不同参数设置的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
应用场景探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
6.1通信系统信号监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
6.2电能质量综合分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
6.3无线电频谱管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
持续改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
7.1模型轻量化部署策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
7.2弱信号增强技术融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
1.算法概述
随着电子侦察与情报处理领域的快速发展，对通信信号进行精确调制方式识别的需求日益增长。传统的识别手段往往依赖于固定的分析框架和手工特征提取，在面对复杂多变的信号环境时显得力不从心。为了克服这一局限，本算法提出了基于多特征提取的时频信号调
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