@MASTERSTHESIS{ 2017:1226437398,
 	title = {Classifica??o autom?tica de modula??es mono e multiportadoras utilizando m?todo de extra??o de caracter?sticas e classificadores SVM},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6176",
 	abstract = "O R?dio Cognitivo ? uma nova tecnologia que busca resolver o problema de
 subutiliza??o do espectro de radiofrequ?ncias, por meio do sensoriamento do espectro,
 cujo objetivo ? detectar os buracos espectrais. A classi ca??o autom?tica de
 modula??o desempenha um papel importante neste cen?rio, pois, prov?m informa-
 ??o sobre os usu?rios prim?rios de modo a auxiliar nas tarefas de sensoriamento do
 espectro. Nesta disserta??o, propomos uma metodologia para a classi ca??o multiclasse
 e hier?rquica de sinais modulados utilizando SVM, com um conjunto de
 par?metros pr?-de nidos. Na literatura, outros trabalhos tratam da classi ca??o
 autom?tica de modula??o tanto com SVM como com outros tipos de classi cadores,
 por?m, poucos fazem uma an?lise detalhada do projeto dos classi cadores. O SVM
 ? conhecido por sua alta capacidade de discrimina??o, todavia, seu desempenho
 ? bastante sens?vel aos par?metros usados na gera??o dos classi cadores. Com a
 utiliza??o de um conjunto pr?-de nido de par?metros, buscamos analisar o comportamento
 do classi cador de forma ampla e investigar a in u?ncia das mudan?as de
 par?metros na constitui??o de classi cadores. Al?m disso, utiliza-se as t?cnicas de
 decomposi??o multiclasse um-contra-todos, um-contra-um, c?digos de sa?da corretores
 de erros e hier?rquica. Por  m, foram utilizados nove tipos de modula??es (AM,
 FM, BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM, GMSK, OFDM e WCDMA). Tanto os tipos de modula??o quanto as t?cnicas de decomposi??o abrangem quase a totalidade de
 t?cnicas de decomposi??o e de classes de modula??o presentes na literatura.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}