基于小波變換和神經網絡理論,對非穩定、大信噪比(SNR)變化的通信信號進行有效的特征提取和分類,實現了通信信號調制方式的分類識別.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;然后依據神經網絡理論,分別采用BP網絡作為分類器對通信信號調制識別分類.從計算機模擬實驗結果可知,該方法能很好地完成通信信號調制識別分類任務,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雜度,并且為通信信號調制識別的DSP實現提供了快速計算的理論基礎.其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結構原理,并在此基礎上設計了數字信號處理板和制作調試電路板.最后,用匯編和C語言編制A/D程序、串口通信程序和應用程序,并在信號處理板上調試和運行.
標簽：
DSPs
FPGA
通信信號
調制識別
上傳時間：
2013-07-23
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本文主要研究Turbo碼的編碼和譯碼算法及其FPGA硬件實現.在概述信道編碼理論及其發展歷程之后,簡要地論述了Turbo碼的原理.然后分別對Turbo碼的MAP譯碼算法,LOG-MAP算法進行推導,在給出LOG-MAP的推導之后,提出了對于LOG-MAP譯碼算法的兩點改進,采用三階牛頓插值函數對校驗函數進行擬合,采用雙滑動窗口技術取代傳統的單滑動窗口技術.Turb碼還有一種譯碼復雜度相對較低的算法——SOVA算法,本文也給出了SOVA算法的詳細推導過程.在對LOG-MAP和SOVA算法的詳細推導之后,本文給出Turbo碼的軟件仿真,采用Matlab語言編寫Turbo碼仿真系統程序,仿真系統比較了單滑動窗口技術和雙滑動窗口技術在不同的信噪比下的譯碼性能.在軟件仿真的基礎上,本文給出了Turbo碼編碼器和采用LOG-MAP譯碼算法譯碼器的FPGA硬件實現方法.
標簽：
Turbo
FPGA
編碼譯碼
算法
上傳時間：
2013-06-19
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