基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,對非穩(wěn)定、大信噪比(SNR)變化的通信信號進行有效的特征提取和分類,實現(xiàn)了通信信號調(diào)制方式的分類識別.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取離散細節(jié)作為特征采,實驗得出db3小波非常適合作為特征提取小波,用小波變換大大壓縮了通信信號特征矢量,提取的信號特征矢量64點;然后依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,分別采用BP網(wǎng)絡(luò)作為分類器對通信信號調(diào)制識別分類.從計算機模擬實驗結(jié)果可知,該方法能很好地完成通信信號調(diào)制識別分類任務(wù),使識別正確率得到了明顯改善,同時降低了識別分類過程的復(fù)雜度,并且為通信信號調(diào)制識別的DSP實現(xiàn)提供了快速計算的理論基礎(chǔ).其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結(jié)構(gòu)原理,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了數(shù)字信號處理板和制作調(diào)試電路板.最后,用匯編和C語言編制A/D程序、串口通信程序和應(yīng)用程序,并在信號處理板上調(diào)試和運行.
標簽：
DSPs
FPGA
通信信號
調(diào)制識別
上傳時間：
2013-07-23
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