基于神经网络的ASK 解调器及性能研究
文中介绍了一种基于ELMAN型神经网络的振幅移位键控(ASK)信号解调器,并研究了该解调器的相关性能。与传统解调器相比,它有一些很重要的特点:第一,神经网络算法用于解调处理,其抗干扰性能优于传统方法;第二,神经
网络解调器有和传统解调器相似的处理单元,但在神经网络中,这些功能被整合在多个神经元中,无需对每个处理单元和功能进行单独设计,这些处理功能都是在其学习过程中自己获得的;第三,解调系统为并行结构,所以处理速度比传统速度更快。由MATLAB的仿真结果可以看到,该解调器有效且性能优良
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