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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37275| Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Access type: | Acesso Aberto |
| Title: | Otimização de características para classificação automática de modulação de sinais afetados pelos canais Awgn e Rayleigh. |
| Author: | Tavares, Samuel Alves |
| First Advisor: | Costa, André Luiz Aguiar da |
| First member of the Committee: | Silva, Ederson Rosa da |
| Second member of the Committee: | Mateus, Alexandre Coutinho |
| Summary: | Com o surgimento de novas tecnologias de redes móveis nos últimos anos, cada vez mais as redes de Telecomunicações precisam ser mais autônomas, identificando todos os parâmetros do usuário, incluindo o tipo de modulação. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo gerar uma base de dados com os principais tipos de modulação digital e construir um sistema que classifica automaticamente modulações digitais de um sinal que passou pelos canais AWGN e Rayleigh, além de selecionar e otimizar as melhores características do sinal para que a classificação seja feita de forma mais rápida e eficiente. Feita a seleção de características, utilizando o método de correlação somado ao algoritmo RFE, obtevese um resultado muito promissor, onde as características foram diminuídas em cerca de 80% das características propostas inicialmente, além de ter atingido uma alta acurácia de acerto na classificação. |
| Abstract: | In the last years, lot of new mobile network technologies have emerged. So, Telecommunications networks need to be more autonomous, identifying all user parameters, including the type of modulation. The objective of this work is to generate a database with the main types of digital modulation and build a system that automatically classifies digital modulations of a signal that passed through the AWGN and Rayleigh channels, select and optimize the best characteristics of the signal so that the classification be done more quickly and efficiently. The selection of features using the correlation and RFE methods, proved to be very promising, decreasing by about 80% of the initially proposed features, in addition to having reached a high accuracy of correct classification. |
| Keywords: | Aprendizado de máquina Machine learning Classificação automática de modulações Automatic modulation classification Inteligência artificial Artificial intelligence Canal de rayleigh Rayleigh channel Correlação Correlation Seleção de características Feature selection |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Quote: | TAVARES, Samuel Alves. Otimização de características para classificação automática de modulação de sinais afetados pelos canais Awgn e Rayleigh. 2022. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37275 |
| Date of defense: | 3-Feb-2023 |
| Appears in Collections: | TCC - Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações (Uberlândia) |
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