基于BP神经网络的数字调制信号分类器MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多层BP神经网络模型，可自动识别并分类2ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、GMSK六种数字调制信号。通过提取信号时频特征进行模型训练，实现了高精度的调制方式分类识别。

详 情 说 明

基于BP神经网络的数字调制信号分类器

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于多层BP（反向传播）神经网络的数字调制信号自动分类系统。系统能够对六种常见数字调制类型（2ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、GMSK）进行准确识别与分类。通过提取信号的时频特征作为输入，利用BP神经网络的学习能力建立分类模型，实现对调制信号的高精度自动识别。

功能特性

• 多调制类型识别：支持2ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、GMSK六种数字调制方式的分类
• 时频特征提取：从信号的I/Q两路数据中提取幅度、频率、相位等统计特征
• 智能分类模型：采用BP神经网络构建分类器，具备强大的非线性映射能力
• 性能评估可视化：提供分类准确率、混淆矩阵、误差收敛曲线等多种评估指标
• 实时分类能力：支持对新输入信号的实时分类，输出调制类型及置信度

使用方法

数据准备

准备包含六种调制信号的训练数据集，确保数据包含完整的I/Q两路波形数据和对应的调制类型标签。

模型训练

运行训练程序，系统将自动进行特征提取、网络训练和模型优化。训练过程中可实时观察误差收敛情况。

模型测试

使用测试集验证模型性能，系统将输出分类准确率评估报告和详细的混淆矩阵分析。

实时分类

加载训练好的模型权重，输入新的调制信号数据，即可获得该信号的调制类型分类结果及置信度。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持矩阵运算的CPU
• 依赖工具包：信号处理工具箱、神经网络工具箱

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能流程，包括信号数据的读取与预处理、时频特征的提取与标准化、BP神经网络模型的构建与参数配置、网络训练过程的执行与监控、模型性能的测试与评估、分类结果的可视化展示以及训练完成模型的保存与导出等功能。