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基于MATLAB的高阶累积量MPSK信号调制识别系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目通过提取MPSK信号的高阶累积量特征，采用模式识别算法实现调制方式的自动分类。系统在含噪环境下表现鲁棒，可在低信噪比条件下保持较高识别准确率，适用于BPSK、QPSK、8PSK等常见调制类型。
详 情 说 明
基于高阶累积量的MPSK信号调制方式自动识别系统
项目介绍
本项目旨在开发一个能够自动识别MPSK（多相移键控）信号调制方式的智能系统。系统通过对输入信号的高阶累积量特征进行提取和分析，结合模式识别算法，实现对BPSK、QPSK、8PSK等不同调制阶数的准确分类。该系统在低信噪比环境下表现出色，具有较强的噪声鲁棒性。
功能特性
- 高阶累积量特征提取：采用四阶累积量等特征量，有效区分不同调制方式
- 噪声鲁棒性：在较低信噪比（可低至0dB）条件下仍保持高识别准确率
- 自适应识别：能够根据信噪比自动调整识别策略
- 多维度输出：提供调制类型、置信度、特征值和可视化图表
- 参数可配置：支持信号长度、载波频率、符号速率等参数灵活设置
使用方法
- 准备输入数据：准备时域复数形式的MPSK信号序列（I/Q两路数据）
- 设置参数（可选）：配置信噪比范围、信号长度、载波频率、符号速率等参数
- 运行识别系统：执行主程序开始调制方式识别
- 获取识别结果：系统将输出：
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计学和机器学习工具箱
- 至少4GB内存（处理长信号序列时推荐8GB以上）
文件说明
主程序文件整合了信号预处理、特征提取、分类识别和结果展示四大核心模块。具体实现了信号载波同步与采样定时功能，负责计算信号的高阶统计特征量，运用训练好的分类模型进行调制类型判别，并生成包含星座图、特征分布在内的多种分析图表，同时输出详细的识别结论与置信度评估。
