MATLAB模拟调制信号自动识别系统：时频分析与特征参数分类技术

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过时频分析和特征参数提取，实现AM、FM、DSB、SSB等常见模拟调制信号的自动识别。系统整合信号预处理、特征计算和模式识别模块，提供高精度的调制方式判别功能。

详 情 说 明

模拟调制信号理论与自动识别方法研究系统

项目介绍

本项目致力于实现常见模拟调制信号（AM、FM、DSB、SSB等）的自动分类与识别。系统基于时频分析和特征参数提取技术，结合理论分析方法，通过信号预处理、特征计算和模式识别三大核心模块，对含噪声的输入信号进行高精度调制方式判别。适用于通信理论教学辅助、算法验证及调制方式分析等场景。

功能特性

• 高精度识别：综合利用多种时频特征与模式分类算法，实现对AM、FM、DSB、SSB等模拟调制信号的自动分类识别。
• 可视化分析：提供频谱图、瞬时幅度/相位曲线等特征参数可视化图表，辅助用户进行理论分析与验证。
• 结果可信度评估：输出识别结果的同时，提供置信度数值（0-1范围），便于评估识别可靠性。
• 灵活输入支持：支持.mat文件或直接数组形式输入信号数据，要求采样率不低于信号载波频率的2倍。

使用方法

1. 准备输入信号：确保信号数据为时域波形，采样率满足奈奎斯特准则（≥2倍载波频率）。
2. 运行主程序：执行主程序文件，选择输入信号文件或直接输入数组。
3. 获取识别结果：程序将输出调制类型识别结果（如"AM"）、置信度数值及特征可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的主入口与调度核心，集成了信号读取与预处理、时频特征参数提取计算、基于模式分类算法的调制类型判别、以及识别结果与可视化图表输出等完整流程的全部关键功能。