基于自适应模糊聚类模型的M-QAM信号自动调制分类

2ask的功率谱密度matlab代码 Automatic-Modulation-Classification 使用matlab生成数据集 参考 仿真方式 MATLAB（版本2019b以上） 调制种类 28种，数字调制（25种）: "BPSK", "QPSK", "8PSK","16PSK","32PSK",."OQPSK" ,"DBPSK", "DQPSK"，"D8PSK"，"16QAM", "32QAM","64QAM","128QAM","256QAM" "PAM4","PAM8" ,"2ASK","4ASK"，"16APSK"，"32APSK"，"GFSK", "2FSK", "4FSK" ,"MSK","GMSK",；模拟调制（3种）："B-FM", "DSB-AM", "SSB-AM" 信号产生步骤 （1）生成M进制随机序列（dataSrc函数） 首先设置单个帧的采样点长度spf（默认为1024）和单个符号采样点sps（默认为8），得到每一帧的符号数symbolsPerFrame = spf / sps（默认为128），调用dataSrc函数生成symbolsPerFrame

【信号识别】基于matlab深度学习CNN信号调制分类【含Matlab源码 2066期】.mp4

2ask的功率谱密度matlab代码通信信号数据集 我们的用于自动调制分类的通信信号数据集（）提出了一个用于自动调制分类的新数据集。 该数据集包括11种类型的具有各种噪声以及衰落信道的单载波调制信号，并基于实际的地理环境以各种信噪比进行收集。 数据集包含22000个样本，每个样本都包含时域波形和标签。 标签0-10分别对应于2ASK，2FSK，2PSK，4ASK，4FSK，4PSK，8ASK，8FSK，8PSK，16QAM和64QAM。 信噪比范围为0-20dB。

k-means聚类算法及matlab代码调制分类 一种基于我的论文的新方法 用MATLAB Nowly编写，然后导入到Python 单载波调制算法分为两部分。 k-means聚类处理主要任务，而k-center greedy algorithm提高了k-means的性能。 这两个函数一起编译输入信号，该输入信号是复数的数组，并将它们映射到同相正交图上。 在此IQ图上，确定聚类中心，然后将结果传递到另一个代码，该代码确定输入信号的调制类型是什么。 考虑的调制类型是任何M-ary QAM和M-ary PSK调制，它们涵盖了当今大多数流行的调制。 k中心贪婪算法 此功能用于初始化k-means聚类。 通过之前进行该k-means聚类，表现k-means如图我的纸显著改进： 随机初始化它们时，该性能优于k-means和k-means++算法。 与执行此操作相比，执行此操作的成本也很小，因为它可以扫描theta（N）时间中的点，并且还可以提高此性能。 这是度量k-center optimization problem的贪婪近似算法，在k次迭代中达到2的近似因子。 贪婪算法的工作原理如下： 任意选

基于高阶累积量的数字调制分类，2000年Swami经典文献Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants中例1的复现，包含高阶累积量的子程序 cum_sigma.m 计算经过C21归一化的高阶累积量，sigma为加性高斯噪声的方差 four_class_regular.m 四分类问题，信号集为Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号，信号采样点数分别为100,250,500三种情况，采用1000次蒙特卡洛仿真，得到识别结果，用MATLAB画出混淆矩阵。 four_class_freq.m 信号集为Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号，存在频偏的情况下实现识别分类 four_class_phase.m 信号集为Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号，存在相偏的情况下实现识别分类 judge_C40.m 门限判断子函数

amc-工具箱 用于自动调制分类器开发的 MATLAB 工具箱 该存储库与我关于自动调制分类器的书一起发布，标题为“自动调制分类：原理、算法和应用”。 配套网站位于： : 。 出于版权原因，我和我的合著者同意仅发布分类器源代码的加密 MATLAB 文件。 但是，演示文件应该很好地说明了如何将某些函数用于 AMC 问题。 我有关于将工具箱移植到 python 包的问题。 这个想法的实现目前还没有确定的时间尺度。

matlab精度检验代码用于自动调制分类的深度学习 我们为自动调制分类（AMC）的任务提出了一种高效且轻量级的卷积神经网络（CNN）。 在将接收到的信号发送到我们的CNN模型之前，我们将信号转换为具有建议的累积极性特征的图像域。 它显着提高了预测精度，并使其在衰落信道下更加健壮。 我们提供用于实现常规方法（最大似然和累积量）和基于深度学习的方法的源代码。 希望此代码对同行研究人员有用。 如果您在研究中使用此代码或其部分代码，请引用我们的论文： 相关出版物1：腾杰芳，廖庆春，陈春香和吴安Y ，“”在2018 IEEE全球信号和信息处理会议（GlobalSIP）上发表。 相关出版物2：滕杰芳，周静瑶，陈春香和吴安Y（Andy Wu），“”发表在2020 IEEE车辆技术交易（TVT）上。 所需的包 python 3.6.5 numpy的1.16.4 张量流1.14.0 keras 2.2.5 Matlab R2017a 源代码 Matlab的 Test_ML.m：测试基于似然法的传统方法，即最大似然（ML）和混合似然比测试（HLRT） 调整ML或HLRT的使用 最大似然 HybridLRT

调制分类在诸如电子战和干扰消除之类的应用中至关重要。在这封信中，提出了一种基于特征的新型Kolmogorov-Smirnov分类器，用于识别调制格式。首先使用折叠操作对接收到的信号进行预处理，该折叠操作可根据其不同的对称轴帮助识别调制格式。仿真结果表明，与基于似然的最优分类器相比，该分类器的性能接近于基于最优似然的分类器，同时提高了其对噪声不确定性的鲁棒性，降低了计算复杂度。

该项目是Matlab官网的项目（https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/modulation-classification-with-deep-learning.html#ModulationClassificationWithDeepLearningExample-8）课程视频观看在B站视频（https://www.bilibili.com/video/BV1Xz411i7DU?from=search&seid=2778706） 源码下载（https://www.ilovematlab.cn/thread-590318-1-1.html）