是小学期课程设计的题目，单径或多径瑞利衰落信道仿真，计算多重分形非趋势波动分析，一种流形学习算法（很好用），使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，本科毕设要求参见标准测试

资 源 简 介

是小学期课程设计的题目，单径或多径瑞利衰落信道仿真，计算多重分形非趋势波动分析，一种流形学习算法（很好用），使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，本科毕设要求参见标准测试

详 情 说 明

在无线通信系统设计中，瑞利衰落信道仿真是一个经典课题。单径模型适用于简单场景，而多径模型能更真实地模拟信号经过不同反射路径后的叠加效应。通过构建复数高斯随机过程，可以生成符合瑞利分布的信道衰减系数，这对评估通信系统抗衰落能力至关重要。

多重分形非趋势波动分析（MF-DFA）是研究时间序列复杂性的有力工具。不同于传统分形分析，它能揭示信号在不同尺度下的多重分形特征。在金融波动、生物医学信号等领域有广泛应用，核心在于通过分段多项式拟合消除趋势后，计算波动函数的标度行为。

流形学习算法近年来在降维任务中表现突出。这类算法假设高维数据实际存在于低维流形上，通过保持局部几何特性实现有效特征提取。特别适用于图像识别、语音处理等场景，某些改进算法对非线性数据的处理效果尤为显著。

高阶累积量在调制识别领域具有独特优势。针对MPSK信号，四阶累积量对相位信息敏感且对高斯噪声免疫，通过构造特征参数可有效区分不同调制阶数。这种方法相比传统频谱分析更具鲁棒性，适用于低信噪比环境下的自动调制分类。

本科毕业设计若涉及上述内容，建议参考标准测试模型验证算法性能。通信系统仿真可比较理论误码率曲线，信号分析需测试不同信噪比下的识别准确率，确保结果具有可重复性和学术严谨性。