针对通信信号调制方式识别问题，提出了采用高阶累积量与信号瞬时特征相结合提取通信信号特征参数的方法，并讨论了利用获得的特征参数进行模拟、数字通信信号调制方式识别的方法和过程。实验结果表明，该方法对通信信号调制方式有很好的识别效果。 通信信号调制识别技术是现代通信系统中一个关键的组成部分，它涉及到对信号传输特性的理解和分析。在复杂的通信环境中，正确识别信号的调制方式至关重要，因为它直接影响着信息的解码和恢复效率。本文主要探讨了一种结合高阶累积量和信号瞬时特征的新型调制识别方法，旨在克服传统识别技术的局限性。 高阶累积量是统计学中的一个概念，用于描述随机变量的非线性特性，特别是在处理非高斯噪声时表现出优势。相较于传统的二阶统计量（如均值和方差），高阶累积量能够捕捉信号的复杂结构，对非高斯噪声具有更好的抗干扰能力。在通信信号调制识别中，高阶累积量可以有效区分不同调制方式产生的信号，因为它们在高阶统计特性上存在差异。例如，AM（幅度调制）、ASK（振幅键控）和FSK（频率键控）等调制方式在高阶累积量上的表现各有特点。 然而，单纯依赖高阶累积量可能存在一个问题，即对于某些调制方式，它们的高阶累积量参数可能过于相似，导致难以进行准确的区分。另一方面，信号瞬时特征，如频率、相位或幅度的变化，可以提供关于信号结构的额外信息。但噪声可能会干扰这些特征的提取，降低识别精度。 为了解决上述问题，本文提出了一种综合运用高阶累积量和信号瞬时特征的方法。通过同时考虑这两种特征，可以增强识别的鲁棒性，减少误识别的可能性。这种方法首先计算信号的高阶累积量，然后提取信号的瞬时特征，如瞬时频率、幅度和相位的变化率。将这两类特征参数组合在一起，构建一个全面的特征向量，用于区分不同的调制类型。实验结果证明，这种方法在AM、2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、16QAM等九种模拟和数字通信信号中都能取得良好的识别效果，即使在不同的信噪比条件下也能保持较高的识别率。 这一研究不仅为调制识别提供了新的思路，还为优化通信系统的性能开辟了新的途径。结合高阶累积量和瞬时特征的方法有望在未来的通信系统设计中发挥重要作用，尤其是在复杂环境和高干扰条件下的信号处理。通过这种技术，可以实现更高效、更准确的信息传输，从而提升整个通信网络的性能和可靠性。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

本文将详细介绍全国大学生电子设计竞赛中的D题——信号调制方式识别与参数估计装置的设计要求和功能。此装置需能够识别不同类型的调制信号，并对其进行参数估计，同时提供解调信号供示波器观察。 基本要求涉及三种主要的模拟调制方式：AM（幅度调制）、FM（频率调制）以及连续载波（CW）。对于AM信号，装置需能识别调制信号频率F为1kHz时的AM信号，估算并显示调幅系数am，同时输出解调信号ou。对于FM信号，当调制信号频率F为5kHz时，装置需要估计调频系数fm和最大频偏maxΔf，同样输出解调信号。在未知调制方式的情况下，装置应能自动识别调制类型并显示结果。 此外，装置需要进一步扩展功能，当调制信号频率F为1kHz到5kHz之一时，装置应能识别AM或FM信号，并相应地估计和显示参数，如AM的调制信号频率F和调幅系数am，FM的调制信号频率F、调频系数fm和最大频偏maxΔf。如果识别为CW信号，仅显示"CW"。 发挥部分则涉及到数字调制，包括2ASK（二进制幅度键控）、2PSK（二进制相移键控）和2FSK（二进制频率键控）。对于2ASK，装置需估计码速率cR并显示二进制码序列波形；对于2FSK，除了估计码速率cR，还需显示移频键控系数h和解调后的二进制码序列；对于2PSK，也需估计码速率cR并显示解调后的二进制码序列。所有这些功能都需要在载波电压峰峰值为100mV、载频cf为2MHz的条件下完成。 在参数估计的准确性方面，装置的误差要求如下：am估计值与实际值的误差不超过0.1；fm估计值与实际值的误差不超过0.3；F估计值的误差不超过50Hz；maxΔf估计值的误差不超过300Hz。解调信号的输出必须通过单一端口，以便于示波器检测。 这个竞赛题目要求参赛队伍设计一个能够识别多种调制方式、准确估计参数并解调信号的电子装置，涵盖从模拟调制到数字调制的各种技术，同时强调了精度和实用性。这不仅考验了参赛者的理论知识，还锻炼了他们的实践能力和创新思维。

QPSK调制解调 FPGA 实现 verilog 语言 同样支持 FSM，MSK，DBPSK，DQPSK，8PSK，16QAM等信号调制解调FPGA开发 目前只支持用 vivado，modelsim实现，quartus 目前还没有做 调制分为串并转，差分编码，上采样（插值），成形滤波，载波相乘等 解调分为数字正交下变频，低通滤波，符号同步，载波同步，相差调整，硬判决，差分解码，并串转等 调制解码误码率为 0（无噪声条件下） QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，正交相移键控）是一种数字调制技术，它通过将比特信息映射到载波的相位上来传输数字数据。QPSK调制解调的FPGA实现主要利用Verilog语言编写，Verilog是一种用于电子系统的硬件描述语言（HDL），广泛应用于数字电路设计领域。在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上实现QPSK调制解调可以提供更高的灵活性和可重配置性，适用于各种通信系统设计。 FPGA实现QPSK调制解调过程中，涉及到FSM（有限状态机）的概念，FSM用于控制整个调制解调过程中的状态转换。除了QPSK外，本FPGA开发项目还支持其他多种信号调制解调格式，包括但不限于MSK（最小频移键控）、DBPSK（差分二进制相移键控）、DQPSK（差分四相位移键控）、8PSK（8相相移键控）以及16QAM（16进制幅度和相位调制）。这些不同的调制方式适用于不同的传输环境和需求，为通信系统的设计提供了多样化的选择。 在调制方面，主要分为多个步骤：串并转换用于将串行数据转换为并行数据以方便处理；差分编码用于增加信号的鲁棒性，特别是在存在相位模糊的情况时；上采样（插值）和成形滤波用于改善信号的频谱特性；载波相乘则用于将调制信号与载波结合起来进行实际的传输。 解调方面，涉及到数字正交下变频过程将信号从载波频率转换到基带频率；低通滤波用于滤除不需要的高频噪声；符号同步和载波同步则确保解调过程中的时序和频率同步；相差调整用于校正由于信道条件变化引起的相位偏差；硬判决和差分解码用于从接收到的信号中恢复出原始的数据比特；并串转换用于将并行数据转换回串行数据。 根据描述，该调制解调方案在无噪声条件下具有零误码率，显示了其在理想环境下的高效性能。然而，实际应用中通信系统往往需要面对噪声、多径效应等复杂因素，因此在设计中还应考虑信道编码、均衡、纠错等技术以提高系统的鲁棒性和传输质量。 该文档资料还提供了对调制解调技术在开发中的一些背景介绍和分析，指出调制解调技术的重要性随着信息技术的发展而日益凸显。此外，调制解调技术的实现与优化是通信系统设计的核心部分，它直接影响到数据传输的效率和可靠性。 所附带的图片文件和背景介绍文件进一步扩展了对调制解调技术的理解，通过视觉材料和详细的文字描述，为读者提供了更为全面的技术视角和应用场景。这些文件资料共同构成了对QPSK调制解调FPGA实现技术的深入探讨，为通信工程技术人员提供了宝贵的参考资源。

AM信号调制，仿真调制信号，载波信号，DSB调制信号

代码模拟了4FSK信号的生成、调制、传输、解调和误码率判断的过程，并通过图形展示了各个阶段的信号波形和频谱。载波频率可以自己调节，每个过程都有画图。以下是代码的主要功能： 基本参数设置： 定义了一系列基本参数，包括产生符号数M、每码元复制次数L、每个码元采样次数、每个码元的宽度Ts等。 生成基带信号： 通过随机生成的二进制数据（wave），使用单极性不归零矩形脉冲波形，产生基带信号的波形图。 4FSK调制： 根据不同的二进制数据值，选择对应的频率进行调制，生成4FSK调制信号。这里采用了四个频率分别为fre1、fre1+1000、fre1+2000、fre1+3000。 绘制调制后的波形和频谱图： 画出4FSK信号的波形和频谱图，同时画出基带信号的频谱图。 相干解调： 使用本地载波产生四个混频信号，然后对调制信号进行混频。接着绘制混频后的频谱图。 低通滤波器： 使用低通滤波器对混频后的数据进行滤波，得到四路解调后的信号。 抽样判决： 对解调后的信号进行抽样判决，判断每个时隙内信号的幅度是否超过阈值，从而判定每个时隙内的二进制值。

自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域，已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点，这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容，并且补充了作者最新的研究成果。

vivado2018.3工程，设计中采用DDS 和FIR IP核，调制模块和解调模块单独分开在同一个工程，分别做有仿真，附带MATLAB配置FIR滤波器系数截图

调制采用了滤波法和相移法。 代码中有注释，无子函数，可以直接运行。 压缩包中包含了具体的课设报告，里面有详细的原理说明，运行截图、结果分析等。

1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：雷达信号调制和脉冲压缩 3.内容：带有匹配滤波器的雷达信号调制和脉冲压缩Matlab仿真 Tp=1e-6; % transmitted pulse width fc=1e+9; % carrier frequency Br=50.e+6; % transmitted bandwidth Fs=200.e+6; % A/D sample rate kr=Br/Tp; % range chirp rate Nr=Tp*Fs; Ni=1:Nr; tr=(Ni-Nr/2)*Tp/Nr; 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。