@MASTERSTHESIS{ 2019:348369085,
 	title = {Projeto de classificadores para sistema de reconhecimento automático de modulações},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7569",
 	abstract = "A subutilização do espectro de frequência é uma problema recorrente atualmente e, com o aumento da demanda de usuários que utilizam sistemas de comunicação remota, foi necessário buscar uma maneira mais eficiente de alocar usuários no espectro, surgindo assim, as técnicas que aplicam o rádio cognitivo. O rádio cognitivo, detecta buracos espectrais e aloca de maneira dinâmica usuários nestes espaços inutilizados. Com isso em vista, as técnicas de classificação automática de modulação vieram para fornecer informações a priori que auxiliam no sensoriamento do espectro. Nesta dissertação propõe-se, para classificar sinais modulados, utilizar uma gama de classificadores multiclasse supervisionados baseados em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, com seus parâmetros pré-estabelecidos. Dentre os classificadores englobados em aprendizado de máquina, abordamos algoritmos baseados em árvore de decisão e algoritmo de classificação probabilística, Naive Bayes. Dentro do aprendizado profundo, aplicou-se redes neurais artificiais através de uma rede perceptron multicamada totalmente conectada com retropropagação utilizando algoritmo de Levenberg-Marquardt para atualização dos pesos da rede. Foram obtidos taxas de acurácia de 95,2866% e 93,1253% nos classificadores baseados em árvore de decisão, 87,4% na rede neural e 74,7845% no Naive Bayes. Na literatura foi encontrado um trabalho com base de dados semelhante qualitativamente a utilizada nesta dissertação e sua acurácia foi de 89,72%, enquanto a melhor acurácia apresentada nesta dissertação foi de 95,2866%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}