基于神经网络的ASK 解调器及性能研究

文中介绍了一种基于ELMAN型神经网络的振幅移位键控（ASK）信号解调器，并研究了该解调器的相关性能。与传统解调器相比，它有一些很重要的特点：第一，神经网络算法用于解调处理，其抗干扰性能优于传统方法；第二，神经 网络解调器有和传统解调器相似的处理单元，但在神经网络中，这些功能被整合在多个神经元中，无需对每个处理单元和功能进行单独设计，这些处理功能都是在其学习过程中自己获得的；第三，解调系统为并行结构，所以处理速度比传统速度更快。由MATLAB的仿真结果可以看到，该解调器有效且性能优良