【摘 要】
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水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器，因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新。调制模式不断翻新，传
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水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器，因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新。调制模式不断翻新，传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求，设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量，利用人工神经网络对特征向量进行分类，基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器，在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络，使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详
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