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基于支持向量机的通信信号调制识别方法研究

Pattern recognition based on support vector machine
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摘要 支持向量机(Support Vector Machines简称SVMs)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术,它不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高。介绍了支持向量机为理论基础的通信信号调制识别方法。计算机仿真结果证实此方法的可行性。 Support vector machines(SVMs) is a new pattern recongnition technology, which is based on the statistical learning theory. SVMs has not only simpler structure, but also better performances, especially better generalization ability. The method of modulation identification for communication signals based on SVMs is introduced. The classification and identification of communication signals modulation mode can be performed well with the method.
作者 杨朝东 高蒙
出处 《河北省科学院学报》 CAS 2005年第1期15-18,共4页 Journal of The Hebei Academy of Sciences
关键词 支持向量机 模式识别 调制信号 识别分类 Support vector machine Pattern recognition Modulated signals Classed Identification
  • 相关文献

参考文献4

  • 1张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,26(1):32-42. 被引量:2272
  • 2Vapnik V N. The nature of statistical learning[M].Berlin:springer,1995
  • 3Vapnik V N. statistical learning theory [M].New York:John wiley&Sons,1998
  • 4Cherkassky V,Mulier F. learning from Date:Concept,Theory and Method.NY:John Viley &sons,1997

二级参考文献1

共引文献2271

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