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中心归一化瞬时幅度的谱密度最大值 和归一化瞬时频率峰态 。其中，零中心归一化瞬时幅度的谱密度最大值 (4.1) 而归一化瞬时频率峰态 (4.2) 这是由A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出的模拟数字调制信号联合识别算法。反映信号瞬时频率的变化的特征量[31]。文献中，用来区分作为一个子集的FM信号与作为第二个子集的2FSK信号。由定义的这个特征来度量“瞬时频率分布的密集性”。所以可以用它区分瞬时频率高度密集分布的 FM 信号（与语音信号有关），与瞬时频率分布较疏散的2FSK 信号（与符号序列有关）。 本文所采用的实验环境为 MATLAB R2013a，载波频率按照降低
中心归一化瞬时幅度的谱密度最大值 和归一化瞬时频率峰态 。其中，零中心归一化瞬时幅度的谱密度最大值 (4.1) 而归一化瞬时频率峰态 (4.2) 这是由A.K.Nandi和E.E.Azzouz提出的模拟数字调制信号联合识别算法。反映信号瞬时频率的变化的特征量[31]。文献中，用来区分作为一个子集的FM信号与作为第二个子集的2FSK信号。由定义的这个特征来度量“瞬时频率分布的密集性”。所以可以用它区分瞬时频率高度密集分布的 FM 信号（与语音信号有关），与瞬时频率分布较疏散的2FSK 信号（与符号序列有关）。 本文所采用的实验环境为 MATLAB R2013a，载波频率按照降低
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方差将降低,取值结果更稳定,判决的准确率必然上升。图5.3(a)显示了采用三段观测数据的情况下,,名在不同噪声条件下的取值情况,其正确识别率如图5.3(b)所示,可见MASK和MQAM的正确识别率在噪声较小时大于90%。仿真的公共参数同图5一1.3、归一化中心瞬时频率的四阶矩紧致性t171以＝ (5-9)这是A.K.Naadi和E.E.Azzouz提出的模拟数字调制信号联合识别算法中,反映信号瞬时频率的变化的特征量。文献[171中,用来区分作为一个子集的FM信号与作为第二个子集的MFSK信号(FsK2和FSK4)。由定义的这个特征来度量“瞬时频率分布的密集性”。所以可以用它区分瞬时频率高度密集分布的FM信号(与语音信号有关),与瞬时频率分布较疏散的MFSK信号(与符号
方差将降低,取值结果更稳定,判决的准确率必然上升。图5.3(a)显示了采用三段观测数据的情况下,,名在不同噪声条件下的取值情况,其正确识别率如图5.3(b)所示,可见MASK和MQAM的正确识别率在噪声较小时大于90%。仿真的公共参数同图5一1.3、归一化中心瞬时频率的四阶矩紧致性t171以＝ (5-9)这是A.K.Naadi和E.E.Azzouz提出的模拟数字调制信号联合识别算法中,反映信号瞬时频率的变化的特征量。文献[171中,用来区分作为一个子集的FM信号与作为第二个子集的MFSK信号(FsK2和FSK4)。由定义的这个特征来度量“瞬时频率分布的密集性”。所以可以用它区分瞬时频率高度密集分布的FM信号(与语音信号有关),与瞬时频率分布较疏散的MFSK信号(与符号
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