基于MATLAB的数字信号调制识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB提取信号的零中心归一化瞬时特征，通过分析瞬时幅度、相位和频率的非线性统计量，结合预设阈值自动识别AM、FM、PSK、FSK等传统调制方式，适用于通信信号处理与模式识别场景。

详 情 说 明

基于多域统计特征的数字信号调制识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于信号多域统计特征的数字调制方式自动识别系统。系统核心在于提取信号的零中心归一化瞬时特征（包括幅度、相位和频率），并计算其非线性统计量，通过预设的阈值判断机制，实现对AM、FM、PSK、FSK、QAM等常见数字调制方式的分类识别。该方法对信号载波频偏和相位偏差不敏感，具有良好的鲁棒性。

功能特性

• 多域特征提取：同步分析信号的瞬时幅度、瞬时相位与瞬时频率域。
• 统计偏差分析：计算各瞬时特征的零中心归一化非线性统计量，作为模式分类的关键依据。
• 灵活识别配置：支持用户指定待识别的调制类型候选集合，缩小识别范围，提升准确率。
• 置信度评估：输出识别结果的置信度评分，辅助判断识别可靠性。
• 结果可视化：生成瞬时幅度、相位、频率的特征分布图谱，便于直观分析。

使用方法

1. 准备输入信号：提供复数基带信号或实带通信号的采样序列。
2. 设置系统参数：输入信号的采样频率，可选的信号信噪比估计值，以及期望识别的调制类型候选集合（例如 ['2FSK', '4PSK', '16QAM']）。
3. 运行识别系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取、统计计算和调制分类。
4. 获取输出结果：系统返回最终的调制类型识别结果（字符串）、详细的6维特征参数数值矩阵、置信度评分以及特征可视化图谱。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括：信号的预处理与零中心归一化操作，瞬时幅度、相位、频率特征的并行计算，各域非线性统计量的提取与融合，基于动态阈值判定的调制模式分类决策，以及识别结果与特征图谱的可视化输出。