基于小波神经网络的信号识别

• 作者: 司锡才 李志刚 陈玉坤
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 信号分选与识别 小波分析 神经网络 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术(6)
• 页码范围: 939-941,999
• 页数: 4页
• 分类号: TN971.+1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2005.04.302

摘要

信号的分选和识别技术在当今信号处理的系统中占有相当重要的地位.小波分析和神经网络是近年来兴起的一种分析信号方法.文中对二者的结合问题进行了研究.小波空间可以作为信号分类的特征空间,进而可以通过神经网络对信号进行特征识别.小波神经网络是基于小波分析而构造的神经网络模型.在信号调制类型识别中,利用小波伸缩平移把信号分解到不同频道上进行特征提取;把提取的特征信息输入神经网络进行分类.仿真结果表明,利用此方法可以较好的对信号进行分选和识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	司锡才	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	184	1584	21.0	30.0
2	李志刚	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	21	166	6.0	12.0
3	陈玉坤	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	8	82	5.0	8.0