Implementación de un sistema de clasificación inteligente mediante la transformación Wavelets utilizados en modulaciones digitales.

El presente documento presenta el tema de titulación denominado “Implementación de un sistema de clasificación inteligente mediante la transformación Wavelets utilizados en modulaciones digitales” y en este se muestra los conocimientos adquiridos en la formación de máster. El proyecto tuvo complicac...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Alvarado Pihuave, Xavier Alonso
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2020
País:Ecuador
Institución:Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Repositorio:Repositorio Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucsg.edu.ec:3317/14185
Acceso en línea:http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/14185
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:COMUNICACIÓN INALÁMBRICA
MODULACIÓN DIGITAL
REDES DE TELECOMUNICACIONES
TRANSFORMADA WAVELET
Descripción
Sumario:El presente documento presenta el tema de titulación denominado “Implementación de un sistema de clasificación inteligente mediante la transformación Wavelets utilizados en modulaciones digitales” y en este se muestra los conocimientos adquiridos en la formación de máster. El proyecto tuvo complicaciones al inicio debido al desconocimiento de como emplear el método de la transformada Wavelet en MatLab, así como también, del reconocimiento de patrones sobre los esquemas de modulaciones digitales. Estos esquemas de modulación fueron abordados sin inconvenientes, pero se tenía que realizar el reconocimiento de patrones, así como también la extracción de características utilizando redes neuronales. Posteriormente se realiza la generación de las modulaciones por desplazamiento de amplitud (ASK), frecuencia (FSK) y fase (PSK). Las modulaciones analizadas para la clasificación inteligente fueron 8–ASK, 8–FSK, 8–PSK y 8–QASK, estas se extraen las características mediante algoritmos genéticos y transformada wavelet. Finalmente, se realiza la discusión de los resultados experimentales obtenidos.