基于MATLAB的BP神经网络多进制调制信号识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一个多层BP神经网络模型，能够自动识别六种数字调制信号（2ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、GMSK）。通过提取信号的时域、频域特征进行训练，实现了高效的调制方式分类识别。

详 情 说 明

基于BP神经网络的多进制调制信号识别系统

项目介绍

本项目设计并训练了一个多层BP神经网络，用于自动识别和分类六种常见的数字调制信号（2ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、GMSK）。系统通过对信号的时域、频域及时频联合特征进行提取，构建并训练神经网络模型，实现对调制方式高效、准确的自动识别。该技术可广泛应用于通信信号分析、频谱监测及智能解调等场景。

功能特性

• 多信号识别：支持对六种数字调制信号（2ASK, 2FSK, 4FSK, 2PSK, 4PSK, GMSK）进行分类。
• 鲁棒性设计：模型训练时可包含加噪信号数据，提升在不同信噪比环境下的识别鲁棒性。
• 特征工程：提取信号的瞬时幅度、频率、相位等多种关键特征，构成有效的特征向量。
• 模型评估：提供分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多项评估指标，全面分析模型性能。
• 核心算法：采用反向传播与梯度下降算法对BP神经网络进行优化训练。

使用方法

1. 数据准备：准备输入数据，应为六类调制信号的采样数据（I/Q两路数据或实信号序列）。数据可预先进行加噪处理以增强模型泛化能力。
2. 特征提取：对原始信号数据进行处理，计算并生成数值矩阵形式的多维特征向量（例如幅度标准差、频谱峰度等），每行代表一个样本。
3. 模型训练与评估：运行主程序，系统将划分训练集与测试集，构建BP神经网络模型并进行训练。训练完成后，模型将在测试集上进行预测，并输出分类结果（分类标签索引或概率分布向量）及各项性能评估指标。
4. 结果分析：查看输出的识别准确率、混淆矩阵等结果，评估模型对不同调制信号的识别效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 必要工具包：确保安装Signal Processing Toolbox等信号处理相关工具箱。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理大规模数据集时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，其主要功能包括：读取与预处理调制信号数据，从信号中提取用于分类的多种特征，构建并初始化BP神经网络结构，执行模型的训练过程，利用训练好的模型对测试信号进行分类识别，以及计算并可视化最终的分类性能评估结果。