基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别

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基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别

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毕业论文范文题目：基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别，论文范文关键词：基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别
基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：无线电信号调制识别的基本任务就是对所截获的不明信号的通带调制种类进行分析、判决和归类。为此，需要事先对其特征进行选定，并确定它们与相应的调制种类相联系的取值范围，然后再对实际信号进行特征测量，并根据测量结果对信号的调制进行分类判决。所以，如何选定并提取信号的特征便成为调制识别的基本环节（文章此处忽略..）。数字调制信号分三种基本类型：多进制幅度键控MASK、多进制相移键控MPSK和多进制频移键控MFSK。调制类型的识别可分为类间识别和类内识别。对于类间识别，传统方法多采用幅度和频率的变化区分ASK、FSK，用过零分析区分FSK和PSK。对于类内识别，多采用振幅差异区分MASK，利用频谱（文章此处忽略..）分析区分MFSK，通过检查码元转换时刻的相位来区分MPSK。从信号处理角度来说，小波变换相当于一组等品质因数的滤波器，它有利于瞬变特征的提取，适合用来识别数字调制信号。微分阶数反映了函数或信号的光滑特征，完全确定了微分滤波器的时—频局域化特性，因此可以考虑用分数阶微分来刻画函数或信号的（此处忽略..）奇异性，对数字调制信号进行分析和特征提取。本文设计了一个基于小波变换的数字调制信号识别器，首先对数字调制信号进行小波包分解，利用MFSK的小波系数频段特性和MASK的小波系数幅度变化特性对MASK、MPSK和MFSK进行类间识别，然后进一步利用MFSK小波系数的频段数、MASK小波系数（文章此处忽略..）幅度个数以及MPSK小波系数的过零层次个数实现类内识别。仿真结果表明该算法具有较好的抗噪声性能，在低信噪比下，能够达到较高识别率。此外，本文还讨论了如何设计分数阶微分滤波器，并分析了辛格函数的分数阶微分特性，最后对数字调制信号进行分数阶微分特征分析，得到一些有参考价值的结论。

以上为本篇毕业论文范文基于小波和分数阶微分的数字调制信号分析与识别的介绍部分。

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