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利用决策树和神经网络对AWGN信道下的综合调制识别 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现有数字调制中多种调制类型混合时的调制识别问题,结合目前对单一调制类型识别各种方法,提出一种综合分类器来完成AWGN环境中的通信信号调制识别。该方法综合使用决策树和RBF神经网络,利用神经网络可以同时对多个特征参数进行非线性优化组合,得到的超曲面能够对整个特征空间进行较精细的分割,从而提高调制识别的整体性能。识别时以决策树为主,以RBF神经网络为辅,其识别效果良好。结果表明,复杂类型调制识别通过合理选择信号特征和分类器,优化识别方法,在一定程度上可以达到相应的识别要求。 相似文献
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调制识别算法及性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高信号调制识别的性能,以信号的六阶和四阶累积量作为识别特征,研究了一种基于高阶累积量的调制识别算法.分析了最大似然调制识别算法和高阶累积量调制识别算法的性能.并在高斯信道和平衰落信道下对其性能进行了仿真,仿真表明,在一般通信环境下,基于累积量的调制识别算法具有较强的稳健性和实用性. 相似文献
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提出了一种把归一化四阶累量作为分类特征参数,应用神经网络覆盖算法进行分类的调制识别算法。对MFSK信号的三种归一化四阶累量进行了理论推导,对几种不同调制方式的数字通信信号的三种特征参数随信噪比的变化进行了仿真,证明了高阶累量不受高斯噪声影响的理论结果。最后应用神经网络覆盖算法进行分类识别,得到了比较好的识别结果。 相似文献
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针对多进制相移键控(MPSK)信号的调制识别问题,提出了一种新的基于2、4阶循环累积量的调制识别算法。先利用信号的2阶和4阶循环累积量的特征,将MPSK信号分为BPSK和QPSK与8PSK以上两大调制子类,再由信号循环频率等于信号载频处的2阶和4阶循环累积量,构成BPSK和QPSK的分类特征量,实现对BPSK和QPSK信号的调制识别。该算法在MPSK信号码元不等概率出现时依然有效。由于高斯噪声的循环累计量均为0,因此此算法具有一定的抗高斯噪声能力。实验仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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《电子科技文摘》2006,(12)
0632558基于高阶累量与神经网络覆盖算法的数字调制识别[刊,中]/张金涛//电子信息对抗技术.-2006,21 (5).-15-18(G)提出了一种把归一化四阶累量作为分类特征参数.应用神经网络覆盖法进行分类的调制识别算法。对MFSK信号的三种归一化四阶累量进行了理论推导.对几种不同调制方式的数字通信信号的三种特征参数随信噪比的变化进行了仿真,证明了高阶累量不受高斯噪声影响的理论结果。最后应用神经网络覆盖算法进行分类识别,得到了比较好的识别结果。参6 0632559用多幅值CPM减小OFDM信号的PAPR[刊,中]/张航//中国集成电路.-2006,15(10).-36-38(C)正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制(MCM)技术,其具有良好的抗多径衰落的能力和非常高的信道利用率。但是OFDM有一个固有缺点就是存在较高的峰平功率比(PAPR),本文提出将多幅值的连续相位调制信号与部分响应序列相结合的方法来减少OFDM信号的PAPR。参5 相似文献
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用于车牌字符识别的SVM算法 总被引:5,自引:0,他引:5
支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM算法时车牌中的汉字字符进行识别,无字符特征提取提高了识别速度,并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM算法用于字符识别时,不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明,用SVM算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。 相似文献
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基于稠密轨迹特征的红外人体行为识别 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种使用基于稠密轨迹(DT)融合特征的红外人体行为识别(HAR)方法。主要流程如下:1)通过稠密采样获得输入行为视频的DT;2)计算DT的方向梯度直方图(HOG)、光流直方图(HOF)和运动边界描述子(MBH)3个描述子;3)基于DT的HOG、HOF和MBH,并采取词袋库模型和一定的融合策略,构建融合特征;4)以第3步所构建的融合特征为k近邻分类器(k-NN)的输入,完成人体HAR。实验以IADB红外行为库为研究对象,正确识别率达到96.7%。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对红外人体行为进行识别。 相似文献
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QIN Wei WEI Gang 《中国电子科技》2006,4(1):43-46
As a kind of statistical method, the technique of Hidden Markov Model (HMM) is widely used for speech recognition. In order to train the HMM to be more effective with much less amount of data, the Subspace Distribution Clustering Hidden Markov Model (SDCHMM), derived from the Continuous Density Hidden Markov Model (CDHMM), is introduced. With parameter tying, a new method to train SDCHMMs is described. Compared with the conventional training method, an SDCHMM recognizer trained by means of the new method achieves higher accuracy and speed. Experiment results show that the SDCHMM recognizer outperforms the CDHMM recognizer on speech recognition of Chinese digits. 相似文献
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在对集成电路(IC)真实缺陷进行分类与识别时,IC缺陷图像分割是非常重要的一步.本文提出一种新的IC缺陷图像分割方法.该方法首先将IC缺陷图像由RGB空间转换到HLS空间,然后根据IC缺陷图像背景像素的L及S值的分布,设计LS空间上的分段线性判别函数及聚类准则,最后由聚类准则完成IC真实缺陷图像的分割.实验结果表明,本文方法不仅可分割背景一致的IC图像,而且对背景不一致的图像也可获得满意的分割效果.从而为真实缺陷的分类与识别奠定了可靠基础. 相似文献
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本文提出一种基于莫尔条纹的三维物体旋转不变识别方法。采用阴影莫尔法的装置和频域滤波的方法,可得到物体的莫尔条纹图。因为物体的莫尔条纹是物体的等高线,体现三维物体特征的高度函数以莫尔等高线的形式编码于强度图中,因此基于莫尔条纹的相关识别具有本征三维识别的特点。采用振幅调制和功率谱相减的联合变换相关,用实现旋转不变识别的综合鉴别函数(SDF)作为联合变换相关输入的参考图像,来获得具有识别目标的旋转不变性和高的相关识别率。计算机模拟试验结果证明了这种方法用于三维物体旋转不变性识别的有效性。 相似文献