基于支持向量机的通信信号调制方式智能识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机算法，通过提取时频域特征自动识别BPSK、QPSK等数字调制信号，为通信系统提供高效的调制识别解决方案。

详 情 说 明

基于支持向量机的通信信号调制方式智能识别系统

项目介绍

本项目是一个利用支持向量机（SVM）算法对通信信号调制方式进行自动识别的智能系统。系统通过提取信号的时域与频域特征，构建机器学习分类模型，可有效识别多种数字调制信号，如BPSK、QPSK、8PSK、16QAM等。该系统集成了从数据处理、特征提取、模型训练到性能评估的完整流程，为通信信号分析提供了一种高效的自动化解决方案。

功能特性

• 信号特征提取：自动分析输入信号，提取关键的时域与频域特征用于分类。
• 多分类识别：支持对多种数字调制方式（BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM等）进行识别。
• 模型训练与优化：提供SVM模型的训练功能，支持超参数（如核函数、惩罚系数）调优。
• 性能评估：生成详细的评估报告，包括分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等指标。
• 结果可视化：提供特征分布图和决策边界可视化（针对二维特征），帮助直观理解模型性能。

使用方法

1. 准备数据：将标准调制信号样本集（.mat格式）作为训练数据准备。测试数据应为未知调制方式的复数基带信号序列。
2. 配置参数：根据需要设置SVM超参数（如核函数类型、惩罚系数）以及信号特征参数（如信噪比范围、采样率等）。
3. 运行系统：执行主程序启动训练或测试流程。系统将自动进行特征提取、模型训练（或加载现有模型）并对测试信号进行分类。
4. 获取结果：系统输出调制类型分类结果、分类置信度以及性能评估报告。可视化结果将自动生成并保存。

系统要求

• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox、Signal Processing Toolbox。
• 内存：建议至少 8GB RAM，处理大规模数据集时推荐 16GB 或更高。
• 存储空间：至少 1GB 可用空间用于存储数据和结果。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括：信号数据的读取与预处理、时域与频域特征的自动提取、支持向量机分类模型的训练与参数优化过程、利用训练好的模型对未知信号进行调制方式识别、分类结果与置信度的输出，以及模型性能的评估与可视化图表的生成。它作为一个集成的入口点，协调各个功能模块完成从数据输入到结果输出的完整工作流。