基于MATLAB的小波脊线信号调制识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现信号调制类型的自动识别，通过小波脊线提取技术分析时频特征，并结合机器学习分类器准确识别AM、FM、BPSK、QPSK等常见调制方式。系统适用于通信信号处理与调制分析。

详 情 说 明

基于小波脊线提取的信号调制类型识别系统

项目介绍

本项目设计开发了一个信号调制类型识别系统，通过小波脊线提取算法分析输入信号的时频特性。系统能够自动检测并提取信号中的小波脊线特征，结合机器学习分类器对常见调制类型（如AM、FM、BPSK、QPSK等）进行准确识别。系统包含信号预处理、时频分析、脊线提取和分类决策四个主要模块，实现了从原始信号到调制类型识别的完整流程。

功能特性

• 信号预处理：支持.wav格式模拟信号和.mat格式数字信号输入，进行必要的信号预处理
• 时频分析：基于连续小波变换技术，生成时间-频率-幅度三维图谱
• 脊线提取：采用幅度最大的小波脊线追踪算法，提取信号特征脊线
• 特征参数计算：从脊线中提取瞬时频率、瞬时幅度等关键参数
• 调制识别：基于支持向量机多分类技术，实现高精度调制类型识别
• 结果可视化：提供时频分析图、脊线提取结果和分类性能评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备待分析的.wav或.mat格式信号文件
2. 设置参数：配置采样频率、小波基函数类型等参数
3. 运行系统：执行主程序开始信号分析
4. 查看结果：获取时频分析图、脊线坐标、特征参数和识别结果
5. 训练模式：在训练阶段需提供信号调制类型标签以训练分类器

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、小波分析工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

项目主入口文件集成了系统的核心功能流程，包括信号读取与预处理、时频分析处理、小波脊线特征提取以及调制类型识别分类四大模块。该文件实现了完整的信号处理流水线，能够根据输入信号参数自动选择合适的分析策略，并生成包括三维时频图谱、脊线特征参数和识别结果在内的多维度分析报告。此外，该文件还负责协调各个功能模块之间的数据流传递和结果整合，确保系统运行的稳定性和准确性。