【摘 要】
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针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆电子工程职业学院通信系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60974090）, 教育部博士点基金资助项目（200806110016）
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针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声（AWGN）下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。
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