在進行調製方式識別之前，我們首先需要對訊號的相關特徵進行提取，訊號特徵的提取需要反映調製訊號的細節資訊，本文將選擇訊號的高階累積量以及訊號的希爾伯特變換結果作為特徵提取值。在對調製訊號進行識別之前，需要對調製訊號做預處理，這是由於實際接收器接收到的調製訊號往往受到諸如天空雜訊、大氣雜訊以及人為雜訊等各種雜訊的干擾，而這些雜訊會嚴重干擾訊號的頻譜特性。因此，對調製訊號的預處理的主要目的在於為了擴大訊號調製特徵的差異性，盡量消除底雜訊對真實訊號的影響。
即訊號的概率密度的特徵函式是密度函式的傅利葉變換，該特徵函式滿足如下條件：
上述兩個公式還是微特徵函式在原點存在最大值，且特徵函式在座標軸原點的k階倒數等於訊號的k階矩。
對特徵函式取對數：
基於高階累積量的調製訊號識別演算法的研究 簡化版
在進行調製方式識別之前，我們首先需要對訊號的相關特徵進行提取，訊號特徵的提取需要反映調製訊號的細節資訊，本文將選擇訊號的高階累積量以及訊號的希爾伯特變換結果作為特徵提取值。在對調製訊號進行識別之前，需要對調製訊號做預處理，這是由於實際接收器接收到的調製訊號往往受到諸如天空雜訊 大氣雜訊以及人為雜訊等...
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