基于LMD 近似熵、高积累积量和SVM 的调制信号识别方法

摘要

本发明公开了基于LMD近似熵、高阶累积量和SVM的调制信号识别方法。利用LMD算法把复杂的信号分解成一系列简单PF信号，再求这些PF信号的近似熵，与高阶累积量构建联合特征模块。近似熵可以作为时间序列复杂性的一种度量，信号经LMD分解后的PF分量为依次从高频到低频的时间序列，故用近似熵对PF分量进行量化，可实现以PF分量的复杂性作为目标的有用信息提取。