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本发明公开了信号处理技术领域的一种基于CNN和ELM的M‑QAM信号调制模式识别方法，将待识别的6类QAM信号使用小波变换得到信号的时频图像数据集；然后基于预训练的VGG‑16神经网络模型提取信号时频图像特征；图像时频特征经过PCA降维后得到新的特征矩阵；最后，使用ELM分类器对特征矩阵进行分类识别，利用多信噪比下6类QAM信号组成的数据集验证VGG‑16+ELM分类器的识别准确率，本发明降低了全连接层间神经元数量骤减对系统识别准确率的影响，提高了系统的抗噪声能力。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113076925 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110441455.7
(22)申请日 2021.04.23
(71)申请人 扬州大学
地址 22
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