人工神经网络的常用数字信号调制

资 源 简 介

人工神经网络的常用数字信号调制

详 情 说 明

人工神经网络在数字信号调制领域的应用展现出强大的适应性和灵活性。针对常见的调制信号处理场景，研究人员开发了多种融合神经网络的智能处理方法。

在盲信号处理方面，小波分析与神经网络的结合能有效解决传统方法对先验信息依赖过强的问题。通过小波变换提取信号的多尺度特征后，神经网络可以自主学习调制类型的判别规律，尤其适合非平稳信号的环境。

针对信号到达过程的建模，泊松过程因其无记忆特性常被用于描述随机到达事件。神经网络能够学习泊松过程的强度函数，实现对到达间隔时间的概率分布建模，这对突发性通信信号的检测尤为重要。

BP神经网络凭借其强大的函数逼近能力，被广泛应用于调制信号的函数拟合与模式识别任务。通过隐藏层的非线性变换，网络可以建立从时频特征到调制类别的映射关系，其性能优于传统的基于阈值的判决方法。

系统辨识环节采用脉冲响应相关分析算法时，神经网络的权值矩阵经过训练后可直接等效为数字滤波器的系数。这种数据驱动的方法避免了传统滤波器设计的复杂推导过程，特别适合时变信道条件下的自适应滤波应用。