基于MATLAB的Morlet小波脊线提取2FSK信号解调系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现2FSK信号全自动解调，通过Morlet连续小波变换分析时频特征，结合小波脊线提取算法精准识别频率跳变点，适用于非平稳信号解调场景。

详 情 说 明

基于Morlet小波脊线提取的2FSK信号解调系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的2FSK信号解调方案。系统采用Morlet连续小波变换对输入的2FSK信号进行时频分析，通过小波脊线提取算法精确识别信号频率跳变点，最终基于脊线频率信息还原出原始二进制数据。该系统能够有效处理含噪声的2FSK信号，具有较强的抗干扰性能和实用价值。

功能特性

• 高精度时频分析：采用Morlet连续小波变换，提供优异的时频局部化分析能力
• 智能脊线提取：基于小波系数幅值的脊线检测与追踪技术，准确识别频率跳变时刻
• 稳健的解调性能：在噪声环境下仍能保持较高的解调准确率
• 可视化分析：提供小波变换热力图、脊线叠加图和解调结果对比图等多种可视化工具
• 参数自适应：支持根据载波频率自动计算最优小波变换尺度范围

使用方法

基本调用方式

% 输入参数设置 fs = 10000; % 采样频率(Hz) f1 = 1000; % 载波频率1(Hz) f2 = 2000; % 载波频率2(Hz) signal = ... % 2FSK调制信号数据

% 执行解调 [cwt_coef, ridge_points, binary_data, fig_handles] = main(signal, fs, f1, f2);

高级参数配置

% 可选参数设置 morlet_param = 0.8125; % Morlet小波中心频率参数 scale_range = [10 50]; % 小波变换尺度范围

% 带可选参数的调用 [cwt_coef, ridge_points, binary_data, fig_handles] = main(signal, fs, f1, f2, morlet_param, scale_range);

输出结果

• cwt_coef: 小波变换系数矩阵（复数矩阵，尺度×时间维度）
• ridge_points: 小波脊线坐标数据（包含时间和尺度信息）
• binary_data: 解调出的二进制序列（0/1数组）
• fig_handles: 图形句柄，包含时频分析可视化结果

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱: Signal Processing Toolbox
• 推荐配置: 4GB以上内存，支持处理较长信号数据

文件说明

主程序文件整合了完整的2FSK信号解调流程，实现了信号预处理、Morlet连续小波变换计算、小波脊线提取与追踪、频率判决与位同步、解调结果可视化等核心功能。该文件作为系统入口，负责协调各算法模块协同工作，完成从原始信号输入到二进制数据输出的全过程处理。