MATLAB智能调制识别系统：基于决策理论的多信号类型自动分类工具

资 源 简 介

本项目通过提取射频信号的多维特征参数，结合决策理论实现智能调制识别，可自动分类AM、FM、USB、LSB、ASK、PSK、FSK等7种常见调制方式。适用于通信系统分析与信号处理研究，提供高效的MATLAB实现方案。

详 情 说 明

基于决策论的多调制方式信号识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于决策理论的智能调制识别系统。该系统能够对输入的射频信号进行分析处理，自动识别7种常见调制方式（AM、FM、USB、LSB、ASK、PSK、FSK）。通过提取信号的多维特征参数并构建决策树分类模型，系统实现了对调制方式的准确分类判别，适用于通信信号分析、频谱监测和无线通信系统测试等场景。

功能特性

• 多调制识别：支持7种常见调制方式的自动识别
• 多维特征提取：采用先进的信号特征提取技术，捕获信号关键特性
• 智能决策分类：基于决策树算法构建高效分类模型
• 多种输入支持：兼容.mat文件数据和实时数据流输入
• 详细输出报告：提供结构化数据和图形化识别报告
• 性能统计：输出识别置信度、特征参数值和识别耗时等详细信息

使用方法

1. 准备输入信号：确保信号数据为时域信号（复数基带信号或实带通信号），格式为.mat文件或实时数据流
2. 满足参数要求：采样率需满足奈奎斯特准则，信号长度建议大于1000个采样点
3. 运行识别系统：执行主程序开始调制方式识别
4. 获取输出结果：系统将输出调制方式分类结果、分类置信度、特征参数提取值、决策路径说明和识别耗时统计

系统要求

• 技术支持：信号特征提取技术、决策树分类算法、数字信号预处理技术
• 数据输入：支持.mat格式文件或实时数据流输入
• 信号类型：包含AM、FM、USB、LSB、ASK、PSK、FSK等7种调制方式的射频信号
• 输出格式：结构化数据表格和图形化识别报告

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号数据的加载与预处理、多种时域和频域特征的提取、基于决策树模型的调制方式分类决策、识别结果的概率置信度计算，以及最终生成包含详细识别信息的结构化报告和可视化分析图表。该文件整合了特征提取算法与分类决策逻辑，完成了从原始信号输入到最终调制类型输出的完整处理流程。