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文章提出了一种基于证据理论和神经网络的调制信号分类方法。利用4种不同的神经网络分类器对常用的10种调制信号的同一组特征分别进行训练、分类；利用证据理论对它们的分类结果（决策）进行融合；最后，把融合结果作为调制信号的最终分类结果。实验结果与性能比较表明，该方法是有效的，获得了较高的识别率。
一种基于证据理论和神经网络的调制分类器
【摘 要】
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文章提出了一种基于证据理论和神经网络的调制信号分类方法。利用4种不同的神经网络分类器对常用的10种调制信号的同一组特征分别进行训练、分类；利用证据理论对它们的分类结
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院
【出 处】
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信息工程大学学报
【发表日期】
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2006年2期
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