MATLAB实现基于小波脊线提取的信号调制类型识别算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现连续小波变换与时频脊线提取算法，通过分析信号的瞬时频率特征，自动识别多种调制类型（如FM、AM等）。系统包含完整的信号处理流程，适用于通信信号分析场景。

详 情 说 明

基于小波脊线提取的信号调制类型识别算法

项目介绍

本项目实现了一种基于小波脊线提取的信号调制类型自动识别算法。通过连续小波变换获取信号的时频分布，运用脊线检测算法提取信号主要频率分量的变化轨迹，并基于提取的脊线特征采用机器学习方法对各种调制类型进行分类识别。系统支持识别BPSK、QPSK、FSK、QAM等常见数字调制方式。

功能特性

• 时频分析：采用连续小波变换进行高分辨率时频分析
• 脊线提取：实现高效的脊线检测算法，准确提取信号频率变化轨迹
• 特征提取：基于脊线计算瞬时频率、幅度变化等统计特征
• 调制识别：采用机器学习分类器实现多种调制类型的自动识别
• 可视化分析：提供时频图与脊线叠加显示、特征分布可视化等功能

使用方法

输入数据

1. 时域信号数据：长度为N的一维实数/复数数组，采样率可配置
2. 调制类型标签：用于训练的分类标签（BPSK/QPSK/FSK等）
3. 小波参数：母小波类型（如Morlet小波）、尺度参数范围
4. 信号参数：载波频率、符号速率等先验信息（可选）

输出结果

1. 时频分布图：信号的二维小波系数矩阵
2. 脊线提取结果：脊线点坐标序列及对应的瞬时频率
3. 特征向量：基于脊线提取的统计特征（均值、方差、斜率等）
4. 分类结果：调制类型识别结果及置信度评分
5. 可视化分析：时频图与脊线叠加显示，特征分布可视化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责完成信号的小波时频分析、脊线特征提取以及调制分类识别等主要功能。具体实现了信号参数配置、连续小波变换计算、脊线检测算法执行、特征向量构建、机器学习模型训练与预测，并生成相应的分析结果和可视化图表。