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给出从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取的五种特征参数的定义,详细研究了应用这5种参数识别CW、AM、SSB、FM、2FSK、2PSK、NOISE信号的BP神经网络分类器.该分类器采用Levenberg-arquardt神经网络学习算法,隐含层采用log-sigmoid函数为激励函数,输出层采用tan-sigmoid函数为激励函数,隐含层的神经元个数取10个.并给出了具体的仿真结果.