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基于MATLAB的数字调制信号自动识别仿真系统
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资 源 简 介
本项目实现基于MATLAB的数字调制信号自动识别仿真，可对2ASK、4ASK、2FSK、BPSK、QPSK、16QAM等常见调制信号进行自动分类。系统通过提取信号的时频特征和统计特征，结合模式识别算法实现高精度识别。
详 情 说 明
基于特征提取与模式识别的数字调制信号制式自动识别仿真系统
项目介绍
本项目是一个数字调制信号自动制式识别仿真系统，旨在通过先进的信号处理与机器学习技术，实现对常见数字调制信号（如2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、16QAM等）的高精度自动分类识别。系统通过提取信号的时域、频域和高阶统计特征，结合多种机器学习分类算法，构建了一个完整的调制识别仿真平台，适用于通信信号分析、智能无线电等应用场景。
功能特性
- 多调制类型支持：能够识别多种主流数字调制制式
- 多维特征提取：综合利用高阶累积量、频谱特征、瞬时特征等多种信号特征
- 多种分类算法：集成支持向量机(SVM)、决策树、K近邻等多种机器学习分类器
- 可视化分析：提供特征分布图、混淆矩阵等可视化图表
- 性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等全面的识别性能指标
- 灵活配置：支持信号参数、特征参数和分类器参数的灵活配置
使用方法
基本流程
- 准备输入数据：准备待识别的数字调制信号序列（IQ数据或实信号）
- 设置信号参数：配置载波频率、符号速率、信噪比范围等参数
- 加载训练数据：提供包含多种调制类型的标注信号样本数据集
- 配置识别参数：设置特征选择参数和分类器参数
- 运行识别系统：执行调制识别流程
- 查看输出结果：获取调制类型识别结果、置信度及性能指标
操作步骤
- 配置系统参数文件
- 运行主程序启动识别系统
- 根据提示选择训练模式或识别模式
- 查看生成的识别结果和可视化图表
系统要求
软件环境
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计和机器学习工具箱
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1GB可用空间
文件说明
main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个调制识别系统的核心控制流程，包括信号数据的加载与预处理、多种时频域特征的提取与选择、机器学习分类模型的训练与优化、调制类型的自动识别判断、识别结果的概率置信度计算，以及最终性能评估指标的可视化展示。该文件协调各个功能模块的有序执行，确保识别流程的完整性和准确性。
