基于小波神经网络的信号调制识别研究的中期报告.docx

基于小波神经网络的信号调制识别研究的中期报告
本研究旨在利用小波神经网络对数字通信信号的调制进行识别分析。本中期报告主要包括以下内容：
1.研究背景和意义
数字通信技术已经成为现代通信的主要方式，在数字通信中，信息的传输经常采用调制技术。调制技术是将数字信号转换为模拟信号并进行传输的过程，一种常见的方法是基于载波的调制技术，包括AM、FM、PM等。因此，对数字通信信号的调制进行识别有着重要的理论意义和实际应用价值。
2.研究方法
本研究采用小波神经网络进行数字通信信号调制的识别。小波神经网络是一种结合小波切变函数和人工神经网络的混合方法，可以有效地解决信号处理中的一些问题，具有较好的鲁棒性和泛化能力。
3.研究进展
在初步的研究阶段，我们已经完成了以下工作：
（1）构建小波神经网络模型，包括网络结构的选择、权重和偏置的初始化等。
（2）采集了多个数字通信信号数据集，并进行了预处理，包括去除噪声和进行小波变换等操作。
（3）进行了模型的训练和验证，通过比较不同调制方式的准确率分析小波神经网络模型的性能。
4.未来计划
在后续的研究中，我们将进一步优化小波神经网络模型，探索更加有效的特征提取方法，并对模型的性能进行进一步的评估。此外，我们还将尝试将小波神经网络模型应用于实际通信系统中，进行实时调制识别和波形解析等应用。