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提出了一种对经过符号成形的数字信号调制方式进行识别的新算法，利用特征参数提取与神经网络分类器相结合对8种常用数字信号进行识别。首先介绍了符号成形对信号瞬时参数提取的影响，然后选取特征量并通过所设计的神经网络分类器进行识别分类，最后计算机仿真表明利用神经网络分类器在低信噪比下能较好地区分开8种经符号成形的数字信号，且选用的L—M训练算法收敛快，适合在线分析。