Notice bibliographique
Résumé
Automatic modulation classication is concerned with identifying the modulation present on a radio wave.This can be any type of radar or communication signal.It is employed in elds such as cognitive radio for communications, radar analysis for electronic warfare.This thesis is dedicated to classifying a variety of modulations used in modern radar.These include unmodulated, various types of frequency modulation, and phase shift keyed waveforms.This task is accomplished through feature extraction and machine learning techniques.The objective is to determine a suitable method applicable for real-time implementation in a complex electronic warfare environment.Three techniques are proposed: a decision tree combined with Multilayer Perceptron Neural Network, a Multilayer Perceptron Neural Network, and a Convolutional Neural Network.The simulation results show that the decision tree achieves a low classication performance, the Multilayer Perceptron achieves good results in a controlled environment, while the Convolutional Neural Network achieves good generalizable results.The eects of noise, pulse width, and frequency changes are discussed.Each systems latency is also examined.me a great deal about Electrical Engineering.I couldn't have done it without you!I would also like to acknowledge DTA, specically Dr. Nijsure and Dr. Roy, for their funding and support of my project.Additionally, I would like to acknowledge the committee members who graciously took time out of their busy schedule to examine my thesis.Thank you!In addition I would like to thank everybody who helped me!This includes professors, fellow students, and the excellent Department of Electronics sta.This also includes a my friends and my family.My only hope is to bake enough sourdough banana bread for y'all as a proper thank you.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».