基于星座图的数字调制方式识别，用于做课设参考资料。

PCM调制方式，仿真误码率与实际误码率一致

网上目前能找到的基于MATLAB神经网络的调制方式识别只有那个识别六种信号的神经网络程序，我也下载研究了一下，发现其代码实现的功能是自己选择训练一组对单一信号的调制神经网络，之后再用同一个信号来验证。举个例子，其实现的效果就是我向神经网络训练2ASK信号，在用训练的2ASK检测，神经网络检测出输入的信号是2ASK信号。而我向里面输入2FSK信号用来检测便检测不出来，所以其实现的并不是我们希望神经网络实现的功能。而且我也对那个程序里面运行后的各种参数观察了一下，发现其实现的并不能区分不同信号的调制识别方式。与是我写了一个应用MATLAB神经网络对信号调制方式识别的程序，目前只是起步阶段，只实现了应用瞬时参数γmax来区分2FSK，2ASK的信号调制方式识别。目前测试是实现了我想实现的功能。这个程序设置的免积分可下载，希望各位志同道合和我一样的小白们一起共同进步，也希望大神们不吝指点。 通过MATLAB的神经网络函数，训练了一组通过瞬时参数γmax来区分2FSK，2ASK的信号调制方式识别。 .m文件sig_2ASK和sig_2FSK用来生成输入数据2ASK_train,2FSK_train和测试数据2ASK_test和2FSK_test,network_2ASK_2FSK是训练的神经网络，对训练好的神经网络保存命名为net，netout是应用训练好的神经网络对输入信号进行调制方式识别检测。 代码下载好直接运行netout就可看出实现效果。

有BPSK,QPSK调制方式，结果图，比较图，误码率。五个程序两个mat文件，不会失望。

VSB调制，使用matlab语言实现功能

基于BP神经网络的调制方式识别，信号分别是2ASk，4ASK，BPSK，QPSK，2FSK,4FSK。 我首先提取出信号的九种特征 然后对神经网络进行训练 对调试信号的类型进行识别 可是我做的结果识别率很低 不知道问题出在哪里 别人额论文跟我使用一样的特征 识别率却非常的高 源代码在下面

深入浅出的讲解了GFSK的调制解调的全过程，对初学者或者开发工程师有很好的指导作用

模拟调制方式识别的FPGA设计与实现.pdf

：针对现有数字调制方式识别类型有限的问题，提出一种基于星座图的分类算法。算法首 先利用盲均衡技术克服信道的多径效应与系统同步误差，再对信号减法聚类，提取聚类中心与理 想星座图模型进行匹配，从而实现MASK、MPSK、MQAM 等调制方式的识别。仿真证明：星座 图是一个稳定的、强健的识别标志

AM、DSB调制是通信系统中最重要的、最基础的调制之一。本文首先分析了AM、DSB调制的原理,然后运用MATLAB仿真平台设计了这两种调制的仿真模型。通过仿真,观察了AM、DSB信号调制过程中各环节的时域和频域波形。最后,在仿真基础上分析比较了这两种调制方式的性能。