基于MATLAB的数字调制信号制式自动识别仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了数字调制信号的自动识别仿真，可分析BPSK、QPSK、16QAM、64QAM等常见调制制式。系统包含信号生成、特征提取和分类模块，支持不同信噪比条件下的性能评估，适用于通信系统教学与研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的数字调制信号制式自动识别仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数字调制信号制式自动识别仿真系统。系统通过分析信号的时频特征，采用机器学习方法自动识别BPSK、QPSK、16QAM、64QAM等主流数字调制方式。该系统包含完整的信号处理链：从信号生成、特征提取到分类识别，并能够评估在不同信道条件下的识别性能。

功能特性

• 多制式支持：能够识别包括BPSK、QPSK、16QAM、64QAM在内的多种常见数字调制方式
• 先进特征提取：采用高阶累积量和小波变换时频分析技术提取信号关键特征
• 智能分类识别：基于支持向量机(SVM)的模式识别算法实现高精度分类
• 性能评估：可测试在不同信噪比(0-20dB)条件下的识别准确率
• 可视化分析：提供星座图、功率谱密度、小波时频图等多种特征可视化图表
• 模块化设计：系统结构清晰，各功能模块独立且可扩展

使用方法

1. 数据准备：准备待识别的复数基带信号采样序列，设置信号参数（采样频率、载波频率、符号速率）
2. 系统配置：根据需要设置信道条件参数，特别是信噪比范围
3. 训练模式（可选）：如有已知调制类型的训练数据集，可先进行分类器训练
4. 运行识别：执行主程序，系统将自动完成特征提取和调制识别
5. 结果分析：查看识别结果、置信度以及各类可视化图谱和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 小波分析工具箱（用于小波变换功能）
• 至少4GB内存（处理高阶QAM信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具备信号生成、参数初始化、特征提取运算、分类识别执行、结果可视化生成以及性能评估报告输出等综合功能。该文件作为系统入口，协调各个算法模块协同工作，完成从原始信号输入到最终识别结果输出的完整处理链。