ANALOG MODÜLASYONLARDA DALGACIK DÖNÜŞÜM TEMELLİ BİR AKILLI SINIFLANDIRMA SİSTEMİ

Abstract

Bu çalısmada dalgacık dönüsümü, Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (UATBÇS) yöntemleri kullanılarak analog modülasyon tanıma için akıllı bir sistem gelistirilmistir. Bunun için MATLAB Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GUI) değistirilebilir parametrelerle en iyi analog modülasyon tanımayı gerçeklestirme imkanı sağlar. Dalgacık dönüsümü yöntemi isaretlerin özelliklerini çıkarmada, YSA ve UATBÇS yöntemleri ise sınıflandırmada kullanılmıstır. YSA sınıflandırıcı kullanılarak %98 lik ve UATBÇS sınıflandırıcı kullanılarak %94 lük ortalama tanıma basarı oranları elde edilmistir. Bu oranlar her iki yöntemin de analog modülasyon türlerini doğru tanımadaki etkinliğini göstermistir. Anahatar Kelimeler : Otomatik Analog modülasyon tanıma, Örüntü Tanıma, Dalgacık dönüsümü, Entropi, YSA, UATBÇS, Özellik Çıkarma, Sınıflandırma, MATLAB GUI.

In this study, an intelligent system developed for analog modülation recognition by using wavelet transform, artificial neural network (ANN) and adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS). The MATLAB GUI provides performing of optimum analog modulation recognition with variable parameters. The wavelet transform methods was used for extracting of signal features, the ANN and ANFIS methods were used for classification. The %98 and %94 correct recognition rates were obtained by using ANN and ANFIS classification respectively. These show that both of these methods are effective in analog modulation recognition. Key words: Automatic Analog Modulation Recognition, Pattern Recognition, Wavelet Transform, Entropy, ANN, ANFIS, Feature Extraction , Classification, MATLAB GUI.