FSK、PSK基带信号高阶累积量理论值

最新推荐文章于 2025-09-27 22:46:36 发布
最新推荐文章于 2025-09-27 22:46:36 发布
阅读量2.9k 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 调制解调算法基础 文章标签： 高阶累积量 累积量 FSK PSK 高阶矩
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wlwdecs_dn/article/details/114310309
本文介绍了FSK和PSK基带信号的高阶累积量理论值计算，包括MFSK和MPSK信号的详细分析。针对2FSK和BPSK信号，给出了具体的高阶累积量公式，并讨论了循环累积量的概念，为数字调制信号的自动识别提供理论基础。

高阶累积量计算公式

Mpq=E{ Xp−q(t)[X∗(t)]q}{M_{pq}} = E\left\{ { {X^{p - q}}(t){ {\left[ { {X^*}(t)} \right]}^q}} \right\}M<

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
高级累积量信号处理：实现和应用
RmAlgorithm的博客
09-21 304
本文介绍了累积量信号处理的基本概念和应用领域，并提供了一个简单的累积量信号处理算法的示例代码。累积量信号处理是指对输入信号进行累积运算，并根据累积结果进行进一步的处理和分析。高级累积量信号处理是信号处理领域的一个重要概念，它涉及对信号的累积运算和进一步的处理，以获得更丰富的信息。但是，通过这个示例，你可以了解到如何实现一个基本的累积量信号处理算法，并根据实际需求进行相应的修改和优化。通过对语音信号进行累积，可以提取语音的共振特征、音调变化等信息，从而实现对语音信号的分析和处理。累积量信号处理的基本概念。
PSK基带信号高阶累积量的理论值及MATLAB实现
2301_79330513的博客
08-06 527
高阶累积量是一种用于信号处理和通信系统设计的重要技术，它可以有效地提取出信号中隐藏的相关信息。对于BPSK信号，其高阶累积量的理论值为0，这是由于BPSK信号具有相位不连续性。本文介绍了PSK基带信号高阶累积量的理论值，并提供了MATLAB代码实现。通过理论分析和实际编码实现，我们可以更好地理解和应用PSK基带信号的高阶累积量，从而优化通信系统的设计与性能。高阶累积量是一种通过对信号进行非线性操作得到的统计量。在上述代码中，我们首先定义了QPSK信号的调制顺序，然后计算并输出了高阶累积量的理论值。
高阶累积量
11-18
高阶累积量 信号识别的一般方法 时间序列分析
高阶累积量函数
04-21
高阶谱累积量
计算机网络经典问题透视：物理层调制技术全解析 (ASK, FSK, PSK, QAM, OFDM)
最新发布
小李独爱秋的博客
09-27 548
本文介绍了计算机网络物理层中的关键调制技术。调制作为数字信号与模拟信号的"翻译官"，通过改变载波信号的幅度(ASK)、频率(FSK)或相位(PSK)实现数据传输。进阶技术QAM结合幅度和相位调制，显著提升频谱效率；OFDM则通过多载波技术增强抗干扰能力。文章以Wi-Fi标准演进为例，展示了从BPSK到256-QAM再到1024-QAM的技术发展历程，并展望了5G/6G时代FBMC等新型调制技术的应用前景。调制技术的不断创新推动着网络传输速率的持续提升。
高阶累积量四阶矩_高阶累积量
weixin_39865102的博客
12-30 4605
摘要：基于高阶累积量的数字调制信号识别算法在低信噪比环境下识别率较低。针对这一问题，提出了高阶累积量的改进算法，通过调整特征参数的判别顺序先识别出MASK信号的方式，取得了较好的效果。讨论了该算法的FPGA设计，并利用Virtex-4开发板对该设计进行硬件协同仿真测试。测试结果表明，该算法在低信噪比环境下对2ASK，4ASK，4PSK，16QAM信号的识别率有显著提高。在信噪比为4dB时，对2AS...
基于高阶累积量特征的数字调制信号识别MATLAB实现
由于其在区分信号特征方面的优越性，特别是在对复杂数字调制信号如幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）和相位键控（PSK）信号的识别上，高阶累积量具有独特的应用价值。 在讨论高阶累积量的应用之前，我们需要明确几...
【调制识别】基于高阶累积量的调制方式识别算法matlab仿真，课题识别BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-13 2856
在进行调制方式识别之前，我们首先需要对信号的相关特征进行提取，信号特征的提取需要反映调制信号的细节信息，将选择信号的高阶累积量以及信号的希尔伯特变换结果作为特征提取值。在对调制信号进行识别之前，需要对调制信号做预处理，这是由于实际接收器接收到的调制信号往往受到诸如天空噪声、大气噪声以及人为噪声等各种噪声的干扰，而这些噪声会严重干扰信号的频谱特性。在这些高阶统计量中，高阶累积量具有十分重要的重用，不同阶数的累积量可以反映出信号的不同特征，因此高阶累积量往往应用在信号分类，信号调制方式识别等领域。
基于高阶累积量的MPSK信号调制识别算法研究
“leng_wf38.zip_调制识别”这一文件包聚焦于现代通信系统中的关键环节——数字调制信号的自动识别技术，尤其针对MPSK（多进制相移键控）类信号，采用高阶累积量（Higher-Order Cumulants, HOC）作为核心特征提取...
基于高阶累积特征的无线电信号调制识别研究
高阶累积量是高斯白噪声的理论值等于0，因此可以减少高斯白噪声对系统的影响。 4. 稀疏自编码器在调制识别中的作用： 稀疏自编码器是一种深度学习模型，它在分类任务中能够提取微弱特征，提高调制信号分类的准确性...
使用matlab求高阶累积量
热门推荐
李江龙的博客
09-07 1万+
本文介绍如何使用matlab自带的高阶累积量函数求取一个随机过程的高阶累积量，运行demo之前确保matlab中已经安装了HOSA的工具箱。 安装过程中经常会碰到的两个问题： 1、info.xml出问题，在安装的目录下找到这个文件，将里面的<area>改成<type>，将</area>改成</type> 2、找不到定义的函数cum4est.m，...
高阶累积量 matlab
01-14
计算信号的高阶累积量，带注释，包括高阶矩，亲测可用，代码是matlab的。
高阶累积量matlab源码
07-12
对数字调制信号ASK、FSK、PSK类利用高阶累积量特征进行识别的matlab程序
MATLAB高阶累积量工具箱
01-02
MATLAB高阶累积量工具箱,包含内容有： Higher-Order Spectrum Estimation: conventional methods % cum2x - Estimates cross-covariance % cum3x - Estimates third-order cross-cumulants % cum4x - Estimates fourth-order cross-cumulants % cumest - Estimates auto-cumulants, orders two, three, or four % (cum2est, cum3est, cum4est are sub-ordinate routines) % bicoher - Estimates bicoherence, direct method % bicoherx - Estimates cross-bicoherence, direct method % bispecd - Bispectrum estimation (direct method) % bispecdx - Cross-Bispectrum estimation (direct method) % bispeci - Bispectrum estimation (indirect method) % glstat - Gaussianity-Linearity detection statistics (Hinich test) % % Higher-Order Spectrum Estimation: parametric methods % armaqs - Estimates ARMA parameters via q-slice algorithm % armarts - Estimates ARMA parameters via residual time-series algorithm % armasyn - Generates ARMA synthetics % arorder - Estimates AR order % arrcest - Estimates AR parameters using correlation &/or cumulants % bispect - Theoretical bispectrum of an ARMA process % cumtrue - Computes theoretical (true) cumulants of ARMA processes % maest - Estimates MA parameters (GM algorithm) % maorder - Estimates MA order % rpiid - Generates a sequence of i.i.d. random variables, various p.d.f.'s % trispect - Computes 2-D slice of true trispectrum of ARMA process % % Quadratic Phase Coupling (QPC) % qpcgen - Generates quadratically-phase coupled harmonics in noise % qpctor - Detection of quadratic phase coupling via the TOR method % % Second-Order Volterra Systems % nlgen - Computes the output of a second-order Volterra system % nlpow - Power's method for parameters of 2nd-order Volterra system % nltick - Tick 's method for parameters of 2nd-order Volterra system % % Harmonic Retrieval % harmest - Estimates frequencies of h
高阶循环累积量及循环谱工具包
04-18
大牛开发的高阶循环累积量工具包，很有参考价值，可以推导更高阶的循环累积量
matlab 高阶累积量工具箱（2015可用）
11-01
There is much more information in a stochastic non-Gaussian or deterministic signal than is conveyed by its autocorrelation and power spectrum. Higher-order spectra which are defined in terms of the higher-order moments or cumulants of a signal, contain this additional information. The Higher-Order Spectral Analysis (HOSA) Toolbox provides comprehensive higher-order spectral analysis capabilities for signal processing applications. The toolbox is an excellent resource for the advanced researcher and the practicing engineer, as well as the novice student who wants to learn about concepts and algorithms in statistical signal processing. The HOSA Toolbox is a collection of M-files that implement a variety of advanced signal processing algorithms for the estimation of cross- and auto-cumulants (including correlations), spectra and olyspectra,bispectrum, and bicoherence, and omputation of time-frequency distributions. Based on these, algorithms for parametric and non-parametric blind system identification, time-delay estimation, harmonic retrieval, phase-coupling, direction of arrival estimation, parameter estimation of Volterra (non-linear) models, and adaptive linear prediction are implemented. Also included are algorithms for testing of Gaussianity and Linearity of a time series. A full tutorial and demo set are included in the toolbox.
基于高阶累积量的数字调制信号分类（Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants例1复现）
业精于勤，荒于嬉
06-28 2296
本文主要来源于2000年Swami经典文献Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants中例1的复现，改论文是高阶累积量作信号调制识别分类的开篇之作，后续该方向的文献几乎都引用了Swami这篇文章，论文可以到知网、百度学术等进行下载，如果有需要，可以留下邮箱！本文中图片均来源于文献 Swami A , Sadler B M . Hierarchical digital modulation classification using
PSK基带信号高阶累积量理论值推导与Matlab实现
TechWhizKid的博客
09-11 484
在上述代码中，我们首先定义了PSK基带信号的相关参数，包括振幅A、载波频率fc、采样点数N以及高阶累积量的阶数m。最后，我们将结果乘以A的幂次，并除以组合索引的数量，得到m阶累积量的理论值。在本文中，我们将探讨PSK（相移键控）基带信号的高阶累积量的理论值推导，并使用Matlab实现相关的计算。, k_m) = A^m · ∫(0到2π) exp(j(m(θ(k_1) + θ(k_2) + …通过计算高阶累积量，我们可以获得更多关于信号的统计特性，从而对信号进行更深入的分析和处理。
高阶累积量：
qq_43332450的博客
09-12 2640
高阶累积量
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

codersnote

对学生党 赞赏是鼓励也是鞭策！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值