干扰信号识别资源文件
文件描述
本仓库提供了一个名为“干扰信号识别.docx”的资源文件，该文件详细介绍了如何生成和识别多种通信干扰信号。具体内容包括：
基本部分
- 干扰信号生成：
- 单音干扰
- 多音干扰
- 宽带噪声干扰
- 部分频带噪声干扰
- 宽带梳状谱干扰
- 线性调频干扰
- 干扰信号识别：
- 选择合适的特征参数
- 采用决策树法实现干扰信号识别
- 高斯白噪声信道
- 干噪比（JNR）为0~15dB
- 识别正确率大于95%
扩展部分
- 选择合适的特征参数
- 采用神经网络（NN）或支持向量机（SVM）实现干扰信号识别
- 高斯白噪声信道
- 干噪比（JNR）为0~15dB
- 识别正确率大于95%
实验主要工作
- 通信干扰信号的生成：
- 对6种干扰信号进行了仿真
- 特征参数的提取和讨论：
- 对时域和频域的参数进行了提取
- 分析了不同JNR下的参数变化趋势
- 分析了不同干扰信号之间的差异
- 基于特征参数的分类：
- 选择合适的特征参数
- 分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类
使用说明
- 下载文件：
- 点击仓库中的“干扰信号识别.docx”文件进行下载。
- 阅读文档：
- 打开下载的“干扰信号识别.docx”文件，详细阅读文档内容。
- 实验复现：
- 根据文档中的步骤和方法，复现实验内容，生成和识别通信干扰信号。
- 扩展应用：
- 根据文档中的扩展部分，尝试使用神经网络或支持向量机进行干扰信号识别。
注意事项
- 请确保在复现实验时，使用合适的软件工具和环境。
- 在实验过程中，注意调整干噪比（JNR）参数，以观察不同条件下的识别效果。
- 如有任何问题或疑问，欢迎在仓库中提出Issue进行讨论。
希望本资源文件能够帮助您更好地理解和应用干扰信号识别技术。