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基于DBN网络和高阶累积量的通信信号调制识别研究。
基于DBN网络和高阶累积量的通信信号调制识别研究。
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基于DBN网络和高阶累积量的通信信号调制识别研究。
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探究高阶累积量调制识别改进算法的FPGA实现
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引言 现在数字产品越来越受到喜爱，诸多数字产品层出不穷，比如数字电视，数码相机等。不仅如此，其实在通信信号处理领域对数字调制信号地应用也越来越多，因此对数字信号调制识别的研究也越来越多。传统的调制识别的判决方法有：决策判决法、高阶累积量算法和人工神经网络算法等。但是决策判决法在低信噪比环境中识别率不高，而基于人工神经网络的识别方法计算复杂度较高。信号的高阶累积量算法具有很好的抗噪性能，故对基于
四阶累积量的MUSIC算法的MATLAB程序
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主要是对相干源DOA估计中的四阶累积量music算法的matlab实现
调制格式识别project代码：signaGTR.m
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通信原理课程的project：调制格式识别。用MATLAB来做的，共4个代码。signaGTR.m生成2FSK、4FSK、4PSK、8QAM、16QAM共5种已调信号，并经过高斯噪声信道得到接收信号Rx。
利用高阶累积量实现数字调制信号的识别_郭娟娟1
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关键词: 调制识别高阶累积量特征参数中图分类号: TN911． 72文献标志码: A文章编号: 1002－0802( 2014) 11－1255－06Ｒecog
基于通信信号多层神经网络调制模式识别的循环累积量
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基于高阶累积量来实现调制信号识别源码.zip
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基于高阶累积量与谱分析的数字调制信号识别
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通信技术的快速发展使得数字通信信号的调制类别变得愈加多样化，通信信号调制识别 不仅在民用方面发挥着巨大的作用而且军用方面同样扮演着重要的角色。调制识别在信号处 理领域已成为热点研究课题，
基于MATLAB编程小波分解+深度信念网络DBN的脑电信号分类识别
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基于MATLAB编程，首先进行小波分解，提取特征，然后实现深度信念网络DBN的脑电信号识别，通过脑电信号识别手部动作，代码详细注释，可以直接运行，附有数据和运行结果
基于DBN和对象融合
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含有DBN的文档。在实际应用中比较好用，对遥感图像进行检测的方法。
基于TPLBP_HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究.pdf
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论文研究-基于动态贝叶斯网络的语音识别及音素切分研究.pdf
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研究了一种基于动态贝叶斯网络（dynamic bayesian networks, DBN）的语音识别建模方法，利用GMTK（graphical model tool kits）工具构建音素级音频流DBN语音训练和识别模型，同时与传统的基于隐马尔可夫的语音识别...
基于高阶累积量的数字调制信号识别方法
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通信信号调制方式自动识别在信号检测、威胁分析、频谱监测等领域有着重要的地位，是非合作通信关注的关键技术。针对单一累积量调制信号识别有限且识别率低等问题， 利用信号的二、四、六阶累积量特征所构造的矢量集，实现了ＭＡＳＫ、ＭＰＳＫ、ＭＦＳＫ、ＭＱＡＭ四类信号的类间识别，以及２ＡＳＫ、４ＡＳＫ、８ＡＳＫ，２ＰＳＫ、４ＰＳＫ、８ＰＳＫ，２ＦＳＫ、４ＦＳＫ、８ＦＳＫ，４ＱＡＭ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ的类内识
基于高阶累积量和循环谱的信号调制方式混合识别算法
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基于累积量和盒维数的MFSK信号调制识别算法 (2010年)
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针对MFSK(多进制频移键控)调制信号的分类问题，通过改进高阶累积量特征值，联合利用盒维数理论构造二维特征矢量，设计神经网络分类器的识别方案，可以实现对2FSK、4FSK、8FSK信号的调制识别．理论及仿真表明，构造的二维特征矢量抗噪声性能好，对载波相位差不敏感，神经网络分类器可以适应较大的信噪比动态范围，在信噪比大于5 dB时可以达到98％的识别率．
hou_v76.zip_通信信号识别_高阶累积量
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用于信号特征提取、信号消噪，保证准确无误，是学习通信的好帮手，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。
基于DBN的变压器故障诊断.zip
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这是对深度置信网络的进一步优化，构成了一个分类器，可依据变压器的特征气体，对变压器的故障进行诊断分析，其中附带完整可运行的MATLAB代码。
基于DBN的网络安全态势评估和态势预测建模研究.pdf
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基于动态贝叶斯网络的大词汇量连续语音识别和音素切分研究
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有关于连续语音识别方面的研究和DBN应用
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基于MATALB编程的dbn深度信念经网络，用深度信念神经网络手写体数字识别，输出预测图，误差图等，代码完整，数据齐全，代码可以直接运行，有注释，方便扩展到其他数据
基于高阶累积量和信号平方谱特征的复合调制信号盲识别.docx
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基于高阶累积量的LCP-GLSTBC-OFDM信号调制识别 (2012年)
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提出了频率选择性衰落信道条件下基于高阶累积量的LCP(Linear Constellation Precod-ing)-GLSTBC (Group Layered Space-Time Block Coding architecture)-OFDM (Orthogonal Fre-quency-Division Multiplexing)信号识别算法,用以区分LCP-GLSTBC结构下的多载波信号
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基于MATALB编程的自编码dbn深度信念经网络，用深度信念神经网络西储大学轴承故障识别，输出预测图，误差图等，代码完整，数据齐全，代码可以直接运行，有注释，方便扩展到其他数据
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