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。

一种基于卷积神经网络的信号调制方式识别方法.pdf

基于PNN神经网络的调制方式识别算法的matlab仿真 %2FSK y_2FSK = func_2FSK(N0); %4FSK y_4FSK = func_4FSK(N0); %BPSK y_2PSK = func_2PSK(N0); %QPSK y_4PSK = func_4PSK(N0);

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

针对通信系统中数字信号调制方式难以准确识别的问题，根据归一化前后小波变换包络的差异性，提出基于小波变异系数差值（ΔCV）和相似度特征的识别算法。该算法对MASK、MFSK、MPSK和MQAM 4种数字调制信号进行分类识别。理论分析和仿真实验表明算法简单易行，适用范围广，且在信噪比大于2 dB时数字调制信号识别率均在92.39%以上。

一种新型的信号调制方式识别算法，唐文晟，，本文通过对信号调制方式的研究，提出一种新的信号调制方式识别算法。首先建立信号模型，识别的信号集合包括数字信号BPSK、QPSK、2FSK

基于星座图的数字调制方式识别，用于做课设参考资料。

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。

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

模拟调制方式识别的FPGA设计与实现.pdf