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1、該論文在分析現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,借鑒了已有的特征提取方法,對(duì)相關(guān)調(diào)制類(lèi)型特征提取方法進(jìn)行了優(yōu)化,使用了一些有效的方法,如基于變換域特征提取方法、梯層電平分析方法、剔除載波后的歸一化頻域能量分析方法、信號(hào)平方后的頻譜分析方法、信號(hào)四次方后的頻譜分析方法等.通過(guò)對(duì)基于決策理論和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種識(shí)別算法進(jìn)行分析,該論文選擇了較適合的基于決策理論的識(shí)別算法.在載波頻率是唯一先驗(yàn)知識(shí)的條件下,該論文分別對(duì)AWGN信道和非AWGN信道下的調(diào)制類(lèi)型
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