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提出了一种新的在高斯白噪声条件下基于支持向量机的分层调制识别方法。其中选取信号的4阶、6阶累积量作为分类特征向量，并利用支持向量机作为分类器对其进行分层调制分类。该方法相比其他非分级调制识别方法具有较低的计算复杂度和较快的分类器训练速度。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。
一种基于支持向量机的分层调制识别方法
【摘 要】
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提出了一种新的在高斯白噪声条件下基于支持向量机的分层调制识别方法。其中选取信号的4阶、6阶累积量作为分类特征向量，并利用支持向量机作为分类器对其进行分层调制分类。该
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院
【出 处】
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电子科技
【发表日期】
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2008年7期
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