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OFDM信号识别_OFDM高阶累积_OFDM识别_ofdm_recognition.rar_调制方式识别

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简介：
本资源提供了一种基于OFDM信号的高阶累积量分析方法，用于准确识别不同调制方式。包含源代码和示例数据，适用于通信系统研究与开发。 本程序通过高阶累量的方式实现了OFDM信号和带载波信号的调制识别。代码以函数形式编写，可以直接调用，并且在多种信道下进行了仿真测试，包括高斯白噪声信道、多径信道和瑞利信道。

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  • OFDM信号识别_OFDM高阶累积_OFDM识别_ofdm_recognition.rar_调制方式识别
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    本资源提供了一种基于OFDM信号的高阶累积量分析方法，用于准确识别不同调制方式。包含源代码和示例数据，适用于通信系统研究与开发。 本程序通过高阶累量的方式实现了OFDM信号和带载波信号的调制识别。代码以函数形式编写，可以直接调用，并且在多种信道下进行了仿真测试，包括高斯白噪声信道、多径信道和瑞利信道。
     
  • 高阶累积量在信号识别中的应用.rar_调制识别与高阶累积量
    优质
    本研究探讨了高阶累积量技术在信号处理领域中的应用，尤其关注其在调制识别方面的优势。通过分析不同通信信号的统计特性，展示了高阶累积量方法如何有效提升复杂环境下的信号辨识精度和鲁棒性。适合对无线通信与信号处理感兴趣的读者深入研究。 高阶累积量在信号调制识别中的性能表现优异。
     
  • MATLAB调制识别_high_cumulation.zip_QPSK_OQPSK_阶累积量_高阶累积量
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    本资源包提供了一种基于高阶累积量（High-Order Cumulants）的MATLAB代码，用于实现QPSK和OQPSK调制信号的有效识别。通过分析不同通信信号的统计特性，该方法能够准确地区分这两种常见的数字调制格式，在复杂电磁环境下的应用尤为突出。 对使用高阶累积量（统计量）进行调制识别进行了仿真，并参考了经典文献及汇报用的PPT。后期我对程序进行了改进，已完美达到文献效果，但PPT中尚未更新，请注意。此研究具有极强的参考价值。
     
  • tzsb.zip_matlab 调制识别_高阶MPSK_累积量分析_高阶累积量
    优质
    本研究利用MATLAB进行高阶MPSK调制信号的识别，采用累积量和高阶累积量分析方法，提升复杂通信环境下的调制类型辨识精度。 使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别效果很好，可以达到很高的识别率。我曾经过长时间的论证，确认其结果无误，并且确实具有很高的识别率。
     
  • matlab信号识别_identify.rar_调制方式识别_识别调制类型_Matlab调制识别
    优质
    本资源包提供了基于Matlab进行信号调制方式识别的研究工具和代码，涵盖多种常见调制类型的自动分类与分析方法。适合通信工程及信号处理领域的学习与研究使用。 常用数字信号调制方式识别研究主要涉及对几种不同类型的信号进行区分和分析。
     
  • 利用高阶累积量的数字调制信号识别技术
    优质
    本研究探讨了基于高阶累积量的数字调制信号识别方法，提出了一种有效的信号处理与分析技术，旨在提高复杂通信环境下的信号辨识准确度。 通信信号调制方式的自动识别在信号检测、威胁分析及频谱监测等领域具有重要的作用，并且是非合作通信研究中的关键技术。针对单一累积量方法在调制信号识别中存在局限性以及较低的识别率等问题，本段落通过利用信号二阶、四阶和六阶累积量特征构成矢量集，实现了对MASK（多相移键控）、MPSK（多种相位移键控）、MF SK（多重频移键控）及MQAM（多元正交幅度调制）四大类信号的分类识别。此外，在2ASK、4ASK、8ASK，2PSK、4PSK、8PSK，2FSK、4FSK、8FSK以及4QAM、16QAM和64QAM等具体类型的信号内部也进行了细致区分。 在MATLAB环境下进行的仿真实验表明，在信噪比大于5dB的情况下，该方法能够达到90%以上的识别率。
     
  • 基于高阶累积量的调制识别(Swami).rar
    优质
    本研究探讨了利用高阶累积量进行信号调制识别的方法，尤其关注Swami算法在复杂通信环境中的应用与优势。 基于高阶累积量的数字调制分类方法在2000年Swami的经典文献《Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants》中的例1进行了复现。该过程涉及计算经过C21归一化的高阶累积量，使用子程序cum_sigma.m来完成，并且sigma代表加性高斯噪声的方差。 在四分类问题中（four_class_regular.m），信号集包括Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号。对于这三种不同的采样点数情况：100、250和500，通过进行1000次蒙特卡洛仿真得到识别结果，并使用MATLAB绘制混淆矩阵。 此外，在存在频偏的情况下（four_class_freq.m）以及在存在相位偏差的条件下（four_class_phase.m），同样实现了对四种基带信号集Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}进行识别分类。judge_C40.m为用于门限判断的子函数。 上述描述中没有包含任何联系方式或网址信息。
     
  • Matlab中的高阶累积量识别方法
    优质
    本研究探讨了在Matlab环境下应用高阶累积量进行信号处理和模式识别的有效性与精确度，为复杂数据集提供先进的分析工具。 数字信号处理中的高阶累积量可以用于识别MPSK（多相移键控）和MQAM（多正交幅度调制）。
     
  • 利用高阶累积量进行调制信号识别的源代码.zip
    优质
    本资源提供一套基于高阶统计量分析的MATLAB源代码，用于实现对复杂通信环境下的各类调制信号自动识别。通过计算信号的高阶累积量特征，有效区分不同类型的数字调制信号，适用于科研及工程应用中的信号处理与识别任务。 基于高阶累积量实现调制信号识别的源码.zip