基于MATLAB的数字调制信号自动识别仿真系统

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的数字调制信号自动识别仿真，可对2ASK、4ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM等常见调制信号进行自动分类。系统通过提取信号的时频特征和统计特征，结合模式识别算法实现高精度识别。

详 情 说 明

基于特征提取与模式识别的数字调制信号制式自动识别仿真系统

项目介绍

本项目是一个数字调制信号自动制式识别仿真系统，旨在通过先进的信号处理与机器学习技术，实现对常见数字调制信号（如2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM等）的高精度自动分类识别。系统通过提取信号的时域、频域和高阶统计特征，结合多种机器学习分类算法，构建了一个完整的调制识别仿真平台，适用于通信信号分析、智能无线电等应用场景。

功能特性

• 多调制类型支持：能够识别多种主流数字调制制式
• 多维特征提取：综合利用高阶累积量、频谱特征、瞬时特征等多种信号特征
• 多种分类算法：集成支持向量机(SVM)、决策树、K近邻等多种机器学习分类器
• 可视化分析：提供特征分布图、混淆矩阵等可视化图表
• 性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等全面的识别性能指标
• 灵活配置：支持信号参数、特征参数和分类器参数的灵活配置

使用方法

基本流程

1. 准备输入数据：准备待识别的数字调制信号序列（IQ数据或实信号）
2. 设置信号参数：配置载波频率、符号速率、信噪比范围等参数
3. 加载训练数据：提供包含多种调制类型的标注信号样本数据集
4. 配置识别参数：设置特征选择参数和分类器参数
5. 运行识别系统：执行调制识别流程
6. 查看输出结果：获取调制类型识别结果、置信度及性能指标

操作步骤

1. 配置系统参数文件
2. 运行主程序启动识别系统
3. 根据提示选择训练模式或识别模式
4. 查看生成的识别结果和可视化图表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱

硬件建议

• 内存：8GB以上
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个调制识别系统的核心控制流程，包括信号数据的加载与预处理、多种时频域特征的提取与选择、机器学习分类模型的训练与优化、调制类型的自动识别判断、识别结果的概率置信度计算，以及最终性能评估指标的可视化展示。该文件协调各个功能模块的有序执行，确保识别流程的完整性和准确性。