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外文翻译--调制.doc

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外文翻译--调制.doc

调制电磁能是电波和磁性波结合的领域未被管制的电磁能在许多方向自由且混乱地放热,很象水波浪在包含很多个拍打戏水的孩子的一个大水池里电磁波不被控制且它们所运载的信号互相不断的干扰,使通信不可能清楚的进行控制信号和保证它们以原计划的形式到达它们意图的目的地的一种方式是调制调制是两种波浪被联合产生出拥有它们两个的特征并且可以被解码分离出这些特征的处理信号的一种技术这种包含你想要传送的信号的波浪称为信息波被调制且物产是恒定的和已知发送器和接受器的波浪称为载波信息波被强加给载波以便创造独特的波动模式举个例子来说,在FM电台情况下,被预先决定的载波也许有887MHZ频率如果你喜欢的电台在887MHZ,你总是能调整收音机到载波频率和依靠收音机去解释信息波信号,例如,早晨新闻受载波频率约束的波浪被认为是导波信息波,例如传送早晨新闻的那个,被认为是导波在传输末端将信息强加给载波信号的设备是公认的调制器解调器是在接受端从载波信号分离信息的你可以从更加早期的科学系列课程中发现两个或更多波浪可以被结合成唯一的一个,新的波浪你在表65能看到,产生的波浪比两个原始的波浪复杂而且包含其中每一个的特征让我们回归到较详细地探索调制主题的水池比喻中。未被管制的波浪类似于被一群拍打戏水的小孩子制造出来的波浪。相反,更多在车道上有节奏的游着蛙泳的沉着成人组产生出更加井然有序的波浪类似于导波。现在假设成人是在一特别的波浪水池里游动膝部,常见的是在公园的水里,引起从水池的一端到另一端的有规律的波浪。水池引起的波浪是类似于一个被调制信号中的载波。游泳者引起的波浪类似于信息波。当每个游泳者在他的车道之内前进,他制造的波浪同水池引起的波浪相结合,很像没有信息信号增加的变动的信息。调制用于模拟和数字通信被调制的模拟信号用于一些调制解调器电信服务,尤其是通过PSIN的传输,但是这些日子,数字调制更加常用有时,为了数字仪器能发送在一个模拟系统中的信号是有必要的在那种情况下,数字仪器必须转换成它的数字信号来模拟数字信号转换成模拟信号的一个常见的例子发生在当计算机必须传送在模拟电话线上的数据时要转换它的信号,计算机需要调制解调器,这是一种可以将数字信号转换成模拟信号和将模拟信号转换成数字信号的设备词调制解调器是从词调制器和解调器中获得的,它们共同描述词调制解调器的功能当你使用计算机拨入你的ISP网络时,你的计算机首先发布数字信号到调制解调器调制解调器将数字信号翻译成模拟信号,然后通过电话线发送模拟信号当一台计算机在ISP数据中拾起你的连接时,它的调制解调器接受模拟信号并且将它们翻译成计算机可能识别的数字信号使用调制解调器拨入ISP网络是调制和解调的一个例子虽然每个被调制的信号都需要一个调制器来创造它和一个解调器来将信息从载体中分离,但调制的实际方法可能是多变的调制识别是辨认被噪声干扰的调制信号的一项技术这是在不合作的通信应用中的一个重要问题,例如军事威胁分析,监控,监视,光谱管理,电子战争等等它也被应用于软件收音机,例如,精确的调制解调器和创造性的收发器,它能够动态地适应通讯电路和用户定义的调制类型过去调制分类算法遵循了两种清楚的方法理论统计模式识别和抉择理论统计模式识别方法从原始数据选择首先被设置的正确的特点,并且样式识别器对根据接锺而来的信号的特点进行分类是有帮助的被根据的特点的例子有高阶累积量,信号谱,星座形状等等抉择理论使用几率和假说测试论来详细阐述调制识别的问题这个方法要求更多原先的知识并且假设是在理想的高斯噪声的情况下当数据标志改变时,一个被调制的信号是不可改变的并且陈列瞬间不同的调制计划有不同的瞬间,并且这些不同能够被利用来调制分类用WT的方法,WT被认为是具有好的瞬便侦查能力在最近十年,很多调制识别方法被提议,并且被用来分辨调制方式的主要特点是相当不同的例如LIEDTKE使用高度直方图,频率直方图和相位差直方图来区别对待数字调制的一些类型HSUE和SOLIMAN介绍了基于被拦截信号的零交叉特点的调制识别器NANDI和AZZOUZ发展了一种调制解调器,它用于没有任何关于信号本质的演绎信息的模拟和数字调制,在他们的算法中主要特点是各种各样的二次时刻例如二次时刻,二次中央时刻,绝对二次时刻,绝对二次中央时刻,等等GARDNER提出了为了识别调制而使用循环矢量特征的方法,高阶统计和累积量的方法,等等没有选择具体特点的固定规则,并且不同的识别器为不同的调制使用这就是为什么有调制识别的许多不同的算法通信信号调制识别技术是无线通信的一个重要题材,基于时间界域统计特点和分数维特点,特征矢量样本被形成人工神经网络是类型识别的研究热点一个人工神经网络为了不同类型数字式通频带调制的自动识别而被提议前馈网络被训练来认可和新的被设置的统计特点的添加项一样,具有更好概念化的信号2ASK,4ASK,2FSK,BPSK,QPSK,16QAM,64QAM通信信号调制类型的自动识别广泛应用在许多领域,例如信号监视和侦查,干涉整顿,无线电拦截和电子干扰传统通信收音机是为给定调制和带宽的信号设计的它的应用领域是有限的,并且它不可能适应当前多调制系统和多重服务为使用多调制,接受的首要条件和解调的信号是为了决定调制的类型那么调制信号的自动识别是软件无线电接受机所需要的功能MODULATIONTHEELECTROMAGNETICENERGYISAFIELDOFBOTHELECTRICANDMAGNETICWAVESCOMBINEDUNCONTROLLEDELECTROMAGNETICENERGYRADIATESFREELYANDCHAOTICALLYINMANYDIRECTIONS,MUCHLIKEWAVESOFWATERINALARGEPOOLTHATCONTAINSANUMBEROFSPLASHINGCHILDRENLEFTUNCONTROLLED,ELECTROMAGNETICWAVES,ANDTHUS,THESIGNALSTHEYCARRY,CONTINUALLYINTERFEREWITHEACHOTHER,MAKINGCLEARCOMMUNICATIONIMPOSSIBLEONEWAYTOCONTROLSIGNALSANDENSURETHATTHEYARRIVEATTHEIRINTENDEDDESTINATIONINTHEIRINTENDEDFORMISMODULATIONMODULATIONISATECHNIQUEFORPROCESSINGSIGNALSINWHICHTWOWAVESARECOMBINEDTOPRODUCEAWAVETHATPOSSESSESCHARACTERISTICSOFBOTHANDCANBEDECODEDTOSEPARATETHESECHARACTERISTICSTHEWAVECONTAININGTHESIGNALYOUWANTTOTRANSMITISCALLEDTHEINFORMATIONWAVETHEWAVETHATISMODULATED,ANDWHOSEPROPERTIESARECONSTANTANDKNOWNTOBOTHTHESENDERANDRECEIVER,ISCALLEDTHECARRIERWAVETHEINFORMATIONWAVEISIMPOSEDONACARRIERWAVETHEINFORMATIONWAVEISIMPOSEDNACARRIERWAVETOCREATEAUNIQUEWAVEPATTERNFOREXAMPLE,INTHECASEOFANFMRADIOSTATION,THEPREDETERMINEDCARRIERWAVEMAYHAVEAFREQUENCYOF887MHZIFYOURFAVORITERADIOSTATIONISAT887FM,YOUCANALWAYSTUNETHERADIOTOTHATCARRIERWAVE’SFREQUENCYANDRELYONTHERADIOTOINTERPRETTHEINFORMATIONWAVE’SSIGNALFOREXAMPLE,THEMORNINGNEWSWAVESTHATAREBOUNDTOACARRIERWAVE’SFREQUENCYARESAIDTOBEGUIDEDWAVESANINFORMATIONWAVE,SUCHASTHEONETHATTRANSMITSTHEMORNINGNEWS,ISCONSIDEREDAGUIDEDWAVETHEDEVICETHATIMPOSESTHEINFORMATIONSIGNALONTHECARRIERSIGNALATTHETRANSMISSIONENDISKNOWNASAMODULATORADEMODULATORTHENSEPARATESTHEINFORMATIONFROMTHECARRIERSIGNALATTHERECEIVINGENDYOUMAYRECALLFROMEARLIERSCIENCECLASSESTHATTWOORMOREWAVESCANBECOMBINEDTOMAKEASINGLE,NEWWAVEASYOUCANSEEINFIGURE65,THERESULTINGWAVEISMORECOMPLEXTHANTHETWOORIGINALWAVESANDCONTAINSCHARACTERISTICSOFEACHLET’SRETURNTOTHEPOOLANALOGYTOEXPLORETHETOPICOFMODULATIONINMOREDETAILUNCONTROLLEDWAVESARESIMILARTOTHEWAVESPRODUCEDBYAGROUPOFSPLASHINGCHILDRENBYCONTRAST,AMORESEDATEGROUPOFADULTSRHYTHMICALLYSWIMMINGTHEBREASTSTROKEINLANESPRODUCESAMOREORDERLYSERIESOFWAVESANALOGOUSTOGUIDEDWAVESNOW,SUPPOSETHEADULTSWERESWIMMINGLAPSINAWAVEPOOLASPECIALKINDOFPOOL,COMMONATWATERPARKS,THATGENERATESREGULARWAVESFROMONESIDEOFTHEPOOLTOTHEOTHERTHEWAVEGENERATEDBYTHEPOOLISANALOGOUSTOTHECARRIERWAVEINAMODULATEDSIGNALTHEWAVESGENERATEDBYTHESWIMMERSAREANALOGOUSTOINFORMATIONWAVESASEACHSWIMMERMOVESFORWARDWITHINHISLANE,THEWAVESHECREATESCOMBINESWITHTHEWAVESGENERATEDBYTHEPOOL,MUCHASINFORMATIONWITHOUTTHECHANGESADDEDBYTHEINFORMATIONSIGNALMODULATIONISUSEDINBOTHANALOGANDDIGITALCOMMUNICATIONMODULATEDANALOGSIGNALSAREUSEDINSOMEMODEMTELECOMMUNICATIONSERVICES,NOTABLYTRANSMISSIONVIATHEPSTNBUTTHESEDAYS,DIGITALMODULATIONISMUCHMORECOMMONSOMETIMES,IT’SNECESSARYFORDIGITALEQUIPMENTTOSENDASIGNALOVERANANALOGSYSTEMINTHATCASE,THEDIGITALEQUIPMENTMUSTCONVERTITSDIGITALSIGNALSTOANALOGONECOMMONEXAMPLEOFCONVERTINGADIGITALSIGNALTOANANALOGSIGNALOCCURSWHENCOMPUTERSMUSTSENDDATAOVERANALOGTELEPHONEWIRESTOCONVERTITSSIGNAL,ACOMPUTERREQUIRESMODEM,ADEVICEUSEDTOCONVERTDIGITALINTOANALOGSIGNALSANDANALOGINTODIGITALSIGNALSTHEWORDMODEMDERIVESFROMTHEWORDSMODULATORANDDEMODULATOR,WHICHTOGETHERDESCRIBEITSFUNCTIONFOREXAMPLE,WHENYOUUSEYOURCOMPUTERTODIALINTOYOURISP’SNETWORK,YOURCOMPUTERFIRSTISSUESDIGITALSIGNALSTOTHEMODEMTHEMODEMTRANSLATESTHEDIGITALSIGNALSINTOANALOGSIGNALS,ANDTHENSENDSTHEANALOGSIGNALSOVERTHETELEPHONELINEWHENACOMPUTERATTHEISP’SDATACENTERPICKSUPYOURCONNECTION,ITSMODEMACCEPTSTHEANALOGSIGNALSANDTRANSLATESTHEMINTODIGITALSIGNALSTHATTHECOMPUTERCANUNDERSTANDUSINGAMODEMTODIALINTOANISP’SNETWORKISJUSTONEEXAMPLEOFMODULATIONANDDEMODULATIONALTHOUGHEVERYMODULATEDSIGNALREQUIRESAMODULATORTOCREATEITANDADEMODULATORTOSEPARATETHECARRIERFROMTHEINFORMATION,THEACTUALMETHODOFMODULATIONCANVARYMODULATIONRECOGNITIONISATECHNIQUETOIDENTIFYMODULATIONTYPEOFAMODULATEDSIGNALCORRUPTEDBYNOISEITISANIMPORTANTPROBLEMINNONCOOPERATIVECOMMUNICATIONAPPLICATIONSSUCHASMILITARYTHREATANALYSIS,MONITORING,SURVEILLANCE,SPECTRUMMANAGEMENT,ELECTRONICWARFARE,ETCITISALSOAPPLIEDTOSOFTWARERADIOSUCHASINTELLIGENTMODEMANDCREATIVETRANSCEIVER,WHICHCANDYNAMICALLYADAPTTOTHECOMMUNICATIONCHANNELANDTHEMODULATIONTYPETHATAUSERDEFINESPASTMODULATIONCLASSIFICATIONALGORITHMSHAVEFOLLOWEDTWODISTINCTAPPROACHESSTATISTICALPATTERNRECOGNITIONANDDECISIONTHEORETICSTATISTICALPATTERNRECOGNITIONAPPROACHESCHOOSETHERIGHTFEATURESETFIRSTLYFROMTHERAWDATA,ANDTHEPATTERNRECOGNIZERISRESPONSIBLEFORCLASSIFYINGTHEINCOMINGSIGNALBASEDONTHEFEATURESEXTRACTED

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