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non-Gaussian-noise-Identification
- 该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville 分布的数字调制识别新方法,该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零 中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville 分布幅度的最大值作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。-This paper presents a generalized fractional Fourier transform and fractional lower order Wigner-Vill
eu582
- 详细画出了时域和频域的相关图,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Combined with PCA scale invariant f
vq381
- 非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,ICA(主分量分析)算法和程序,包括调制,解调,信噪比计算。- NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Includes the modulation, demodulation, signal to noise r