基于GNURadio实现的QPSK信号调制.grc工程，可以用于通信原理实验教学展示QPSK信号调制链路中信号波形和频谱的变化等。

本次提供的资源是关于MATLAB编程实现2FSK信号调制与解调（非相干解调）的项目。下载并解压后，可以找到MATLAB源码，进入sydgy工程。首次运行该工程时，可能会出现数组内存被占满的情况。若遇到此问题，可在MATLAB命令行输入“clear all”并回车，即可清除内存中的变量，解决该问题。 在当前科技迅猛发展的大背景下，数字通信技术已经成为了信息传递的重要手段。而频移键控（FSK）调制技术作为数字通信中的一种基本调制方式，在工程和科研中扮演着不可或缺的角色。2FSK，即二进制频移键控，是FSK的一种，它通过改变载波频率的大小来表示二进制数字信号“0”和“1”。相较于其他调制方式，2FSK因其简单易实现、抗干扰性能好等特点，在无线通信、数据传输等领域得到了广泛的应用。 MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一个由MathWorks公司推出的高性能数值计算和可视化软件。它的编程语言和开发环境对算法、数据可视化、数据分析以及数值计算的实现提供了极高的便利性。在通信系统的设计与仿真中，MATLAB以其强大的工具箱功能，如信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和通信工具箱（Communications Toolbox），提供了一系列的函数和仿真模块，可以高效地模拟和分析通信系统的行为，从而帮助工程师和研究人员在实际搭建硬件系统之前，对系统性能进行评估和优化。 在本项目中，我们将学习如何使用MATLAB来实现2FSK信号的调制与非相干解调。非相干解调指的是解调过程中不需要使用与调制过程中相位一致的参考载波信号。这种方法的优势在于简化了接收端的电路设计，降低了系统的复杂度，尤其是在频率偏差或相位误差较大的环境下，仍然能够保持较好的性能。 具体到工程文件中，包含了以下两个文件：其一是关于资源下载地址的文档，另一则是包含下载密码的文本文件。文档中很可能详细说明了如何下载所需资源，以及在解压后如何在MATLAB中运行和调试所给源码的具体步骤。下载密码则可能被用于获取项目的完整资源，确保用户在下载或使用资源时的身份验证和安全性。 在进行2FSK信号调制与非相干解调的仿真实验时，我们首先需要创建二进制数据序列，然后通过2FSK调制算法将这些数据映射到两个不同的频率上。在接收端，通过非相干解调的方式，使用带通滤波器分别提取出代表“0”和“1”的不同频率分量，再通过判决逻辑恢复出原始的数字信号。MATLAB环境下，我们可以利用内置的函数和可视化工具，直观地观察到调制和解调过程中信号波形的变化，评估系统的性能指标，如误码率（BER）等。 本项目除了提供实用的MATLAB编程实践之外，还能够加深我们对数字通信系统中信号调制与解调原理的理解，为后续深入研究通信理论与技术打下坚实的基础。同时，掌握MATLAB在通信系统仿真中的应用技巧，对于通信工程、电子信息等相关专业的学生和工程师来说，都是非常有价值的技能。 通过本次项目的学习和实践，我们可以掌握2FSK调制与非相干解调的方法，熟练使用MATLAB进行数字通信系统的仿真，并了解通信系统的实际工作原理及其性能评估方法，为未来在通信领域的深入研究和工程实践奠定基础。

**QT实现的信号分析与数据可视化系统：实时更新频谱、瀑布、星座等图示**,基于QT平台的软件无线电信号处理与显示系统,软件无线电显示，信号调制解调显示软件。 利用QT实现：频谱图、瀑布图、星座图、比特图、音频图，数据动态更新及显示。 具体功能如下： 1、随机产生模拟数据，实现动态绘制，动态更新；实现画布放大、缩小（滚轮）及拖动功能。 2、随机产生频谱图模拟数据，实现频谱图动态更新及显示。 3、随机产生瀑布图模拟数据，实现瀑布图动态更新及显示。 4、随机产生星座图模拟数据，实现星座图动态更新及显示。 5、随机产生比特图模拟数据，实现比特图动态更新及显示。 6、随机产生音频图模拟数据，实现音频图动态更新及显示。 7、随机数产生及数据容器使用功能。 8、增加频谱图随色带动态变化而变化功能，色带动态调整功能。 程序设计高效，简洁，注释多，方便集成。 大数据量显示，不卡顿。 提供源代码、注释及使用说明文档 ,关键词：软件无线电；信号调制解调；显示软件；QT实现；频谱图；瀑布图；星座图；比特图；音频图；动态更新；随机

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

16QAM（16阶正交幅度调制）是一种广泛应用于现代通信系统（如宽带无线通信和有线电视网络）的数字调制技术。它通过改变两个正交载波的幅度来传输数据，每个符号可携带4比特信息。本Matlab仿真项目旨在深入探究16QAM调制解调过程，并借助可视化手段呈现星座图、误码率、噪声影响及滤波器效果等关键要素。 星座图是16QAM调制的核心，它在复平面上展示了所有可能符号点的分布，由4×4个点组成，每个点对应一个独特的数字序列。在Matlab中，可利用scatter函数绘制星座图，并通过调整坐标轴比例，使星座点均匀分布于单位圆内。随后，仿真模拟16QAM信号在信道中的传输，考虑信道噪声的影响。通信信号常受热噪声、多径衰落等干扰，Matlab中的awgn函数可用于添加高斯白噪声以模拟实际环境，通过改变SNR（信噪比）参数，研究不同噪声水平对系统性能的影响。 误码率（BER）是衡量通信系统性能的关键指标。在16QAM系统中，接收端需进行解调以恢复原始数据，解调过程包括匹配滤波、同步和星座映射逆操作等，Matlab的demodulate函数可完成此操作。通过对比发送和接收的比特序列，可计算误码率，为获得统计显著性，通常需模拟大量比特传输。 成型滤波器在发射端用于优化信号频谱特性，降低邻道干扰；接收端的匹配滤波器则可最大化信噪比。在Matlab中，可通过设计滤波器系数并使用filter函数实现这两种滤波器，调整滤波器参数（如滚降因子）可研究其对系统性能的影响。此外，该项目可能还涉及信道编码与解码环节，如卷积编码或Turbo编码，这些技术通过增加传输冗余，提升系统的抗干扰能力，使数据在一定错误率下仍能正确解码。 此16QAM信号调制解调Matlab仿真项目为通信系统的学习与研究提供了直观且实用的工具。它使用户能够深入了解16QAM的工作原理、噪声对通信质量的影响，以及滤波器和编码技术对系统性能的

《基于FPGA的ASK信号调制技术详解》 在现代通信系统中，调制技术扮演着至关重要的角色，它能够有效地传输信息并适应各种复杂的通信环境。本文将深入探讨一种基于现场可编程门阵列（FPGA）实现的幅度键控（ASK）信号调制技术。我们将使用Vivado 18.3这一强大的FPGA开发工具，结合正弦信号生成IP核，以及载波频率为500kHz的设置，来解析这一技术的核心原理与实现步骤。 我们需要理解什么是幅度键控（ASK）。ASK是一种最基本的数字调制方式，它通过改变载波信号的幅度来编码信息。在ASK系统中，通常将数字“1”和“0”分别对应于载波信号的两个不同幅度状态。因此，通过监控信号幅度的变化，接收端可以解码出发送的信息。 接下来，我们关注Vivado 18.3这一FPGA开发平台。Xilinx的Vivado是一款综合性的设计套件，提供了从硬件描述语言编程、逻辑综合、仿真验证到硬件部署的全流程支持。在这个项目中，我们将使用Vivado来实现ASK调制器的逻辑设计。 在设计过程中，正弦信号生成IP核是关键部分。IP核（ Intellectual Property Core）是预先设计好的功能模块，可以直接在FPGA设计中复用。在这个工程中，正弦信号IP核负责产生500kHz的载波信号。这一载波频率的选择是基于实际通信需求和频谱利用率的考虑，500kHz通常处于低频无线电通信的范畴，适合短距离无线通信。 实现调制的关键步骤包括载波信号生成、数据编码和幅度控制。载波信号生成通常使用数字信号处理（DSP）技术，通过查找表（LUT）或者直接数字频率合成（DDS）来实现。数据编码则将二进制数据转化为适合调制的格式，例如曼彻斯特编码或差分曼彻斯特编码。幅度控制根据输入的二进制数据改变载波信号的幅度，从而完成ASK调制。 在Vivado中，我们需要进行以下步骤： 1. 创建新工程，并导入正弦信号生成IP核。 2. 设定IP核参数，如频率为500kHz。 3. 设计调制逻辑，连接IP核输出到幅度控制单元。 4. 实现数据编码模块，将二进制数据流转换为调制信号。 5. 逻辑综合和仿真验证，确保设计正确无误。 6. 将设计下载到FPGA硬件中，进行实际信号生成和测试。 在压缩包文件“Pro_ASK_18.3”中，包含了整个项目的源代码、仿真文件和其他相关资源。通过这些文件，开发者可以深入学习和理解基于FPGA的ASK信号调制实现细节，进一步提高在FPGA开发领域的技能。 基于FPGA的ASK信号调制是一个涉及数字通信理论、FPGA设计和数字信号处理的综合性课题。通过Vivado 18.3和正弦信号生成IP核，我们可以构建一个高效的ASK调制器，为实际通信系统提供有力的支持。对于希望深入了解FPGA应用和数字通信技术的工程师来说，这是一个极具价值的学习案例。

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。