基于CAF-SVM的调制信号识别方法

王小卉; 黄贞; 谭莹

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cqvip:循环平稳算法对调制信号的解调性能优.利用该优势,将循环统计量引入机器学习,提出了基于CAF-SVM(CAF为循环自相关函数;SVM为支持向量机)的信号识别方法.首先,对盲源信号进行循环平稳解调,得出信号特征频率;然后,根据特征频率构建CAF统计量进行特征提取,并将训练样本输入SVM构建分类器.试验结果表明,该方法能够精准抓住信号特点,有良好抗噪性,在噪声干扰下依然能很好识别频率相近、结构相似的调制信号,性能优于样本熵-SVM分类器.

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来源
《指挥信息系统与技术》 |2019年第5期|P.70-75|共6页
作者
王小卉; 黄贞; 谭莹;
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作者单位

岭南师范学院机电工程学院广东湛江524048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
循环平稳; 调制信号; 特征提取; 支持向量机;

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