深度学习驱动的调制信号识别：循环神经网络与卷积神经网络结合

"这篇本科毕业论文探讨了基于深度学习的调制信号分类识别算法，主要关注如何使用深度学习，特别是循环神经网络（RNN），来提高调制信号识别的准确性和效率。文中详细介绍了调制信号的基础理论，包括各种调制类型如MASK、MFSK、MPSK、MQAM、AM、PAM和FM，以及相应的特征提取方法，如频谱特征、小波变换特征、高阶统计量和循环平稳分析。论文还概述了深度学习的原理，特别是RNN及其变体LSTM，阐述了它们在处理序列数据上的优势。最后，提出了结合卷积神经网络（CNN）和RNN的深度学习模型，用于信号特征提取和识别，并展示了实验结果。" 本文首先阐述了研究的背景和意义，指出传统的调制识别方法存在计算复杂度高、准确率低和特征提取复杂等问题。接着，作者详细介绍了调制信号识别的基础，包括不同类型的调制技术，这些技术广泛应用于无线通信中。每种调制方式都有其独特的特性，如幅度、频率或相位的变化，这些变化可以作为区分不同调制类型的特征。 在特征提取部分，论文提到了几种常用的技术，如基于信号频谱的分析，能够揭示信号在频域内的特性；小波变换则能够提取信号的时间-频率局部特征；高阶统计量可以帮助捕捉信号的非线性特征；循环平稳分析则有助于识别信号的周期性模式。 接下来，论文深入介绍了循环神经网络，作为处理序列数据的强大工具。循环神经网络允许信息在时间轴上流动，特别适合处理有时间依赖性的序列数据，如音频信号。RNN的前向传播和反向传播算法，以及LSTM模型的引入，都是为了克服RNN在长序列处理中的梯度消失问题，提高模型的长期依赖性记忆能力。 论文的核心是提出了一种结合CNN和RNN的深度学习模型。CNN用于从原始信号中自动提取高级特征，而RNN（尤其是LSTM）则负责利用这些特征进行分类。这种组合利用了两者的优点，既能有效提取特征，又能处理时序信息，从而提高识别性能。 最后，论文通过实验验证了该模型的有效性，展示了数据集的使用情况、网络架构和识别结果。总体而言，这项工作为基于深度学习的调制信号识别提供了一个新的视角，对于理解和改进通信信号处理具有重要意义。