通信信号调制方式自动识别在信号检测、威胁分析、频谱监测等领域有着重要的地位，是非合作通信关注的关键技术。针对单一累积量调制信号识别有限且识别率低等问题， 利用信号的二、四、六阶累积量特征所构造的矢量集，实现了ＭＡＳＫ、ＭＰＳＫ、ＭＦＳＫ、ＭＱＡＭ四类信号的类间识别，以及２ＡＳＫ、４ＡＳＫ、８ＡＳＫ，２ＰＳＫ、４ＰＳＫ、８ＰＳＫ，２ＦＳＫ、４ＦＳＫ、８ＦＳＫ，４ＱＡＭ、１６ＱＡＭ、６４ＱＡＭ的类内识别。在Ｍａｔｌａｂ环境下进行了仿真实验，实验结果表明，该方法在信噪比大于５ｄＢ时可以达到９０％以上的识别率。

用matlab对MPSK信号进行调制识别的程序，内容完整，能够修改各种数据

信号模拟调制识别 (程序及图像结果)。文中包含了AM信号、FM信号、DSB信号、SSB信号 调制的相关程序以及图像。

一篇研究小波变换应用于数字调制识别的文献，该文介绍了一种基于小波分类特征的数字调制信号的识别方法，创新之处在于同时应用了连续小波变换和多层小波分解两种方法提取信号的特征，并且对于不同调制信号采用了不同的分类特征。

RFID(radio frequency identification)测试技术已成为RFID技术研发和应用实施过程中的重要技术保障。提出了一种新的基于LabVIEW的RFID调制方式测试方法。在软件无线电的基础上，采用四个特征参数，通过由图形化编程语言LabVIEW实现对2ASK、4ASK、2FSK、4FSK和BPSK等RFID系统典型调制方式进行识别。讨论了方案设计，给出了仿真实验结果。仿真结果表明，该方法具有较好的识别率和实时特性。

本文对基于软件无线电的模拟、数字通信信号调制解调通用结构进行了研究，在此结构上推导出了DSB、FM、PM、2ASK、2PSK、2FSK基本体制信号的调制解调算法，并使用LabVIEW对这些算法进行了快速仿真，从而证明了算法的正确性和可行性。此外对PRCPM和LFM信号的调制解调进行了专门的讨论，特别是对LFM信号。LFM信号可以用实现FM的方法来进行解调，解调信号呈锯齿状，可以从中获得调制信号周期，但是因算法中存在反正切运算，致使无法从中获得LFM的调制斜率。本文通过自相关算法对LFM和PRCPM信号实现了周期估计，而采用基于WVD时频分布峰值的估计方法，可估计出单分量LFM信号的瞬时频率，进而估计其载频和调制斜率。

论文Convolutional Radio Modulation Recognition Networks code卷积无线调制识别网络代码实现，使用深度学习方法卷积神经网络，解决调制模式识别。

AM和FM调制识别matlab程序-classification.m 只有两种信号AM和FM，识别其调制方式，适合刚入门的朋友； 这是一个非常简单的程序，实话实说主要是为了赚些M币； 没找到售价选项，如果下的人多 版主看着奖点银子吧

提出了频率选择性衰落信道条件下区分GLSFBC 结构的多载波信号（OFDM）和单载波信号（MFSK、MPSK、MQAM）的调制识别算法。该算法基于接收信号的高阶累积量，只需直接对接收的中频信号进行识别处理，不需要发射信号和信道的先验知识。仿真结果表明，在SNR高于7 dB时识别率可以达到90%。

基于特征提取和模式识别的多体制通信信号自动调制识别技术是软件无线电领域中的重要研究课题，是复杂电磁环境下频谱管理、频谱检测等非协作通信领域的关键技术之一。提出一种基于深度学习的通信信号调制模式识别算法，应用自编码技术进行特征提取，获得具有较好的抗干扰能力的特征集，然后使用 BP神经网络对经过筛选的特征进行分类识别，实现了MQAM通信信号调制模式自动识别。仿真实验结果表明，所提出的方法分类识别效果好，有效提高了数字调制信号自动识别的抗干扰能力。