摘要
首先对比Hilbert变换(Transform)构建的解析(Analysis)信号进行时频分析(Time-Frequency analysis)的方法,探讨了基于决策理论(rational budgeting theory)的模拟调制(A modulation)方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上,提出了基于神经网络(NN)的识别方法。神经网络(NN)在进行信号识别时,主要是依据谱峰(peak)位置的不同,小波变换(Wavelet Transform)在这里则相当于一个数学显微镜,反映信号类别与谱峰(peak)位置间的必然联系。利用小波变换(Wavelet Transform)并结合简单的三层BP神经网络(NN),即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。
出处
《甘肃科技》
2008年第10期16-17,134,共3页
Gansu Science and Technology