基于MATLAB的循环谱理论信号调制识别与参数估计算法

资 源 简 介

本MATLAB项目应用循环谱理论实现通信信号的自动分析与识别，支持BPSK、QPSK、FSK等多种调制类型的特征提取与参数估计，适用于复杂信号场景下的智能通信处理。

详 情 说 明

基于循环谱理论的信号调制识别与参数估计算法实现

项目介绍

本项目聚焦于循环谱理论在通信信号分析中的工程应用，实现了一套完整的信号处理系统。系统通过对输入信号进行循环平稳特性分析，利用循环谱密度函数的计算与特征提取，达成对复杂调制信号的自动识别与关键参数估计。可有效处理BPSK、QPSK、FSK等多种常见调制类型，旨在为通信信号监测、频谱感知等场景提供高精度的分析工具。

功能特性

• 循环平稳特性分析：计算信号的循环自相关函数与谱相关密度函数，揭示信号的循环平稳特性。
• 自动调制识别：基于提取的循环频率特征，与预设调制模板数据库进行匹配，实现信号的自动调制方式分类，并输出识别置信度。
• 信号参数估计：精确估计信号的关键参数，如载波频率、符号速率等，并提供误差分析。
• 可视化分析：生成循环谱密度三维图谱，直观展示信号在循环频率-谱频率平面上的能量分布。
• 量化评估：输出信噪比估计、特征分离度等统计指标，用于评估分析结果的质量。

使用方法

1. 准备输入信号：提供复数基带或实带通格式的时域信号数据。
2. 设置分析参数：配置采样频率、循环频率分辨率、谱频率分辨率等参数。
3. 运行主程序：执行主分析流程，系统将自动完成信号处理和特征分析。
4. 获取输出结果：程序将生成包含调制识别结果、参数估计报告、循环谱图及各类统计指标的分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的核心处理流程。它负责协调整个信号分析任务，包括读取输入信号与配置参数、调用核心算法计算循环自相关函数与谱相关密度函数、实施循环频率特征提取、执行调制方式识别与匹配、进行信号关键参数估计，并最终组织和输出所有分析结果与可视化图表。