MATLAB数字调制识别系统仿真项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB和Simulink构建数字调制识别系统，包含特征参数仿真与识别率评估两大模块。支持ASK、FSK、PSK、QAM等多种调制方式的特征提取与可视化分析，通过分类模型验证识别性能，适用于通信系统教学与算法研究。

详 情 说 明

基于特征参数的数字调制识别系统仿真与分析

项目介绍

本项目实现了一个基于特征参数的数字调制识别系统仿真与分析平台。系统通过Simulink模型生成不同数字调制信号（包括ASK、FSK、PSK、QAM等），提取信号的特征参数，并利用模式识别算法对调制方式进行自动识别。项目提供完整的仿真环境和分析工具，支持调制识别算法的性能评估和可视化分析。

功能特性

1. 特征参数仿真模块

• 生成多种数字调制信号（ASK/FSK/PSK/QAM）
• 提取信号的瞬时幅度、频率、相位等统计特征
• 可视化展示各调制方式特征参数的分布差异
• 支持二维/三维散点图展示特征参数聚类情况

2. 识别率评估模块

• 基于提取的特征参数构建分类器（决策树、SVM、神经网络等）
• 测试对不同调制信号的正确识别率
• 生成混淆矩阵显示识别结果分布
• 绘制不同信噪比条件下的识别率变化曲线
• 提供详细的分类评估报告（准确率、召回率、F1-score）

3. 图形化分析界面

• 直观的调制方式区分效果验证
• 识别性能的全面评估展示
• 交互式的参数配置和结果分析

使用方法

环境配置

1. 确保MATLAB和Simulink已正确安装
2. 打开项目主文件夹作为当前工作目录
3. 检查必要的工具箱是否可用（信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱等）

基本操作流程

1. 参数设置：配置调制类型、载波频率、符号速率、调制阶数等参数
2. 信号生成：运行Simulink模型生成所需调制信号
3. 特征提取：执行特征参数提取算法获取信号特征
4. 分类器训练：使用训练样本数据集训练分类模型
5. 性能测试：在不同信噪比条件下测试识别性能
6. 结果分析：查看可视化结果和性能评估报告

快速开始

运行主程序文件即可启动完整的调制识别仿真流程，系统将自动完成信号生成、特征提取、分类识别和结果展示。

系统要求

软件要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 神经网络工具箱（如使用神经网络分类器）

硬件建议

• 内存：8GB以上
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括调制信号的参数配置与生成调度、多种特征参数的自动化提取流程、分类模型的训练与验证机制，以及识别结果的可视化展示与分析。该文件通过模块化设计实现了从信号仿真到性能评估的完整工作流，用户可通过调整输入参数灵活测试不同场景下的调制识别性能。