MATLAB实现的基于特征提取与机器学习的调制方式自动识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过信号预处理、特征提取和分类识别模块，实现对BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等数字调制信号的自动识别。系统能够适应不同信噪比条件，为通信信号分析提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于特征提取与机器学习的调制方式自动识别系统

项目介绍

本项目是一个数字调制方式自动识别系统，能够对接收到的数字调制信号进行分析并自动识别其调制类型。系统采用特征提取与机器学习相结合的技术路线，包含信号预处理、特征提取和分类识别三个核心模块，可在不同信噪比条件下稳定工作，为通信信号分析提供可靠的自动化识别解决方案。

功能特性

• 多调制类型识别：支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等常见数字调制方式的识别
• 抗噪声性能：能够在不同信噪比条件下保持较高的识别准确率
• 置信度评估：提供0-1之间的分类置信度评分，便于结果可靠性判断
• 可视化输出：可选生成特征向量可视化图形和信号星座图重建结果
• 详细报告：输出完整的识别过程报告，包含各阶段处理结果和分析

使用方法

基本输入参数

1. 时域复数信号序列：包含I/Q数据的复数信号序列
2. 采样频率参数：信号采样频率，默认值为1MHz
3. 信噪比参数（可选）：用于模拟不同信道条件，如不指定则使用默认信道
4. 信号长度参数：信号采样点数，默认值为1024点

输出结果

系统将返回以下识别结果：

• 识别出的调制类型（如"QPSK"）
• 分类置信度数值
• 可选的特征向量可视化图形
• 可选的信号星座图重建结果
• 详细的识别过程报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持复数运算的处理器

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，负责整个识别流程的组织与执行。具体包括：初始化系统参数与环境配置，协调信号预处理模块进行数据清洗与标准化，调用特征提取算法生成信号特征向量，运用训练好的机器学习模型进行分类识别，生成可视化结果与详细分析报告，以及提供用户交互界面和结果输出功能。该文件作为系统入口点，确保各模块协同工作，完成从原始信号输入到最终识别结果输出的完整处理流程。