A Novel Analog Modulation Classification: Discrete Wavelet Transform-Extreme Learning Machine (DWT-ELM)

Authors : Mehmet USTUNDAG

Pages : 492-506

Doi:10.17798/bitlisfen.852909

View : 18 | Download : 12

Publication Date : 2021-06-07

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, analog modüle edilmiş iletişim sinyallerinin sınıflandırılması için ayrık dalgacık dönüşümü - aşırı öğrenme makinesine (ADD-AÖM) dayalı yeni bir yöntem önermektedir. Sınıflandırma için AM, DSB, USB, LSB, FM ve PM olmak üzere altı tip analog modüle edilmiş sinyal kullanılır ve analog modüle edilmiş sinyal veri seti 1920 sinyalden oluşur. Bu sinyallere ayrıca beyaz gürültü eklenir. Özellik çıkarma işlemi, farklı ADD filtreleri kullanılarak gerçekleştirilir. ADD'den elde edilen öznitelik vektörü sınıflandırmada kullanılır. AÖM, geleneksel geri yayılmaya dayalı sınıflandırmaya göre avantajları nedeniyle tercih edilmektedir. Özellik vektörü, AÖM sınıflandırıcısının girişine beslenir. Önerilen yöntemin performansı, farklı ADD filtreleri için değerlendirilir. Ayrıca, önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için benzer çalışma ile karşılaştırılan sonuçlar sunulmuştur
Keywords : ADD AÖM, AÖM sınıflandırma, Dalgacık Dönüşümü, Modüle edilmiş analog sinyaller