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针对多种信号在低信噪比条件下识别率低的问题，利用高阶累积量良好的抑制噪声特性，通过构造高阶累积量作为特征参数之一，并联合其他特征参数，采用优化的径向基神经网络对模拟数字信号进行自动调制识别。Matlab仿真表明，该种方法能够有效提高低信噪比条件下的信号识别率。
基于RBF神经网络的模拟数字信号调制识别
【摘 要】
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针对多种信号在低信噪比条件下识别率低的问题，利用高阶累积量良好的抑制噪声特性，通过构造高阶累积量作为特征参数之一，并联合其他特征参数，采用优化的径向基神经网络对模拟数字
【机 构】
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兰州大学物理科学与技术学院,中国科学院微电子研究所
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2012年23期
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