MATLAB/Simulink数字调制信号特征参数自动识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB和Simulink构建，能够自动生成ASK、FSK、PSK、QAM四种数字调制信号，并通过仿真提取信号的瞬时幅度、频率、相位等关键特征参数，最终生成特征参数区，为信号识别与分析提供高效工具。

详 情 说 明

基于特征参数的数字调制信号自动识别系统

项目介绍

本项目是一个基于特征参数的数字调制信号自动识别系统，主要用于通信信号处理与模式识别领域的研究与验证。系统通过Simulink仿真生成标准调制信号，提取关键特征参数，并利用机器学习算法实现调制方式的自动分类。项目包含特征参数仿真和识别率仿真两大核心模块，能够评估不同特征参数的有效性，并测试系统在各种信噪比条件下的性能表现。

功能特性

特征参数仿真模块

• 信号生成: 通过Simulink模型生成ASK、FSK、PSK、QAM四种数字调制信号
• 特征提取: 提取信号的瞬时幅度、频率、相位等关键特征参数，采用高阶累积量、谱特征分析等算法
• 可视化分析: 生成特征参数区分图，以二维/三维散点图直观展示不同调制方式的特征分布差异
• 有效性验证: 量化评估各特征参数对调制识别的区分能力，生成特征有效性分析报告

识别率仿真模块

• 分类算法: 构建基于特征参数的分类识别算法，应用模式识别与机器学习技术
• 性能测试: 在不同信噪比条件下测试系统性能，评估信道适应性
• 结果展示: 生成正确识别率变化曲线和分类混淆矩阵，直观展示识别效果
• 鲁棒性评估: 分析系统在不同信道条件下的稳定性和识别准确性

使用方法

1. 参数配置: 设置基带数字信号序列、调制参数（载波频率、符号速率等）、信道噪声参数（信噪比范围）和测试样本数量
2. 信号生成: 运行Simulink模型生成所需的调制信号样本
3. 特征提取: 执行特征参数提取算法，获取信号的关键特征
4. 训练与测试: 使用提取的特征训练分类模型，并在测试集上验证识别性能
5. 结果分析: 查看生成的特征分布图、识别率曲线和混淆矩阵，评估系统性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink仿真环境
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持MATLAB运行的Windows/Linux/macOS系统

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，整合了系统的核心功能流程。该文件实现了信号生成与参数配置的初始化、特征提取算法的调用执行、分类模型的训练与测试过程控制，以及最终结果的可视化展示与性能分析报告生成。通过该文件可完成从信号仿真到识别评估的完整工作流程。