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 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.This document presents the subject of qualification called “Implementation of an intelligent classification system by means of the Wavelets transformation used in digital modulations” and this shows the knowledge acquired in the master's training. The project had complications at the beginning due to the ignorance of how to use the Wavelet transform method in MatLab, as well as the recognition of patterns on digital modulation schemes. These modulation schemes were approached without inconvenience, but the pattern recognition had to be performed, as well as the extraction of features using neural networks. Subsequently, the generation of the amplitude displacement modulations (ASK), frequency (FSK) and phase (PSK) is performed. The modulations analyzed for the intelligent classification were 8 – ASK, 8 – FSK, 8 – PSK and 8 – QASK, these characteristics are extracted using genetic algorithms and transformed wavelet. Finally, the discussion of the experimental results obtained is carried out