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提出了一種基于支持向量機(jī)的多類模擬調(diào)制方式識(shí)別算法。該算法通過(guò)分析模擬調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn)，提取有效的特征向量以區(qū)分不同的調(diào)制方式，并基于支持向量機(jī)和判決樹分類思想，將特征向量映射到高維空間中加以分類。仿真結(jié)果表明：在具有加性帶限高斯噪聲的環(huán)境下，信噪比不小于10 dB時(shí)，識(shí)別正確率大于90%。
An algorithm based on Support Vector Machines(SVM) for recognition of analogue modulation signals is presented. By analyzing the modulation signals, a set of key features for identifying different types of analogue modulation are extracted and are mapped into the high dimension space. The classification is carried out in the high dimension space based on SVM and decision tree. The result shows that all types of analogue modulation can be classified with success rate more than 90% when SNR higher than10 dB.
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