| 基于支持向量机的实际调制信号识别 |
| |
| 引用本文： | 赵知劲 尚俊娜 周云水. 基于支持向量机的实际调制信号识别[J]. 压电与声光, 2005, 27(5): 569-571 |
| |
| 作者姓名： | 赵知劲 尚俊娜 周云水 |
| |
| 作者单位： | 杭州电子科技大学通信学院,浙江杭州310018 |
| |
| 摘 要： | 提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明，该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。
|
| 关 键 词： | 支持向量机 调制 识别 |
| 文章编号： | 1004-2474(2005)05-0569-03 |
| 收稿时间： | 2004-12-10 |
| 修稿时间： | 2004-12-10 |
Modulation Classification based on SVM |
| |
| ZHAO Zhi-jin,SHANG Jun-na,ZHOU Yun-shui. Modulation Classification based on SVM[J]. Piezoelectrics & Acoustooptics, 2005, 27(5): 569-571 |
| |
| Authors: | ZHAO Zhi-jin SHANG Jun-na ZHOU Yun-shui |
| |
| Affiliation: | School of Telecommunication,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China |
| |
| Abstract: | A new method for modulation classification based on Support Vector Machine(SVM) is presented.SVM map inputs vectors nonlinearly into a high dimensional feature space and construct the optimum separating hyperplane in order to realize signal classification.Computer simulation results indicate that the method has high correct recognition rate. |
| |
| Keywords: | support vector machine modulation classification |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
