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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119402323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510006572.9，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备是由忻向军;张琦;姚海鹏;赵启涵;高然;田凤;王富设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备，属于通信技术领域，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、调制格式不敏感的数字信号处理；S2、对历史信号集的幅值进行直方统计；S3、对历史幅度分布集进行傅里叶级数分解；S4、根据历史幅度特征集和历史标签集，训练神经网络；S5、生成实际待识别信号；S6、对实际待识别信号的幅值进行直方统计，得到信号幅度分布；S7、对信号幅度分布进行傅里叶级数分解；S8、将幅度分布特征输入训练完成的神经网络，得到相应的调制格式标签，实现调制格式识别；发明能够在大信噪比范围内以较低的计算复杂度在光纤通信系统接收端识别信号调制格式，提高接收机的灵活性。

本发明授权一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对各调制格式和信噪比的历史信号进行调制格式不敏感的数字信号处理，生成调制格式识别的历史信号集和历史标签集；S2、对历史信号集的幅值进行直方统计，得到历史幅度分布集；S3、对历史幅度分布集进行傅里叶级数分解，将分解得到的各阶系数作为历史幅度分布特征集；S4、根据历史幅度特征集和历史标签集，训练神经网络；S5、对接收信号进行调制格式不敏感的数字信号处理，生成实际待识别信号；S6、对实际待识别信号的幅值进行直方统计，得到信号幅度分布；S7、对信号幅度分布进行傅里叶级数分解，将分解得到的各阶系数作为幅度分布特征；S8、将幅度分布特征输入训练完成的神经网络，得到相应的调制格式标签，实现调制格式识别。

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