基于高阶累积量的调制方式识别算法的MATLAB仿真

高阶累积量调制识别MATLAB仿真算法
最新推荐文章于 2023-09-13 13:15:43 发布
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文章标签： 算法 matlab 开发语言 Matlab
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本文介绍了一种基于高阶累积量的调制方式识别算法，适用于无线通信系统。通过MATLAB仿真，展示如何利用不同调制方式在高阶累积量上的特征差异来识别调制类型，例如BPSK、QPSK和QAM。仿真代码包含信号生成、噪声添加、累积量计算和距离比较等步骤，以确定识别出的调制方式。该方法的准确性可能受信道条件、噪声和信号功率影响。

基于高阶累积量的调制方式识别算法的MATLAB仿真

调制方式识别是无线通信系统中的重要问题之一，它涉及到在接收端准确地识别发送信号所采用的调制方式。本文将介绍一种基于高阶累积量的调制方式识别算法，并提供MATLAB仿真源代码。

算法背景
调制方式是用来表示数字信号在载波上的调制方式，常见的调制方式包括二进制相移键控（BPSK）、四进制相移键控（QPSK）、正交幅度调制（QAM）等。调制方式的识别在许多应用中都是至关重要的，如自适应调制、频谱感知等。

算法原理
基于高阶累积量的调制方式识别算法利用了不同调制方式在高阶累积量上的特征差异。高阶累积量是指在接收信号的一段时间内，对信号进行多次累积运算得到的量。对于不同调制方式，它们在高阶累积量上的统计特性是不同的，因此可以通过对高阶累积量进行分析和比较，来实现调制方式的识别。

MATLAB仿真实现
以下是基于MATLAB的高阶累积量调制方式识别算法的仿真源代码：

% 参数设置
N = 1000; % 信号长度
M = 4
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【调制识别】基于高阶累积量的调制方式识别算法matlab仿真，课题识别BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-13 2841
在进行调制方式识别之前，我们首先需要对信号的相关特征进行提取，信号特征的提取需要反映调制信号的细节信息，将选择信号的高阶累积量以及信号的希尔伯特变换结果作为特征提取值。在对调制信号进行识别之前，需要对调制信号做预处理，这是由于实际接收器接收到的调制信号往往受到诸如天空噪声、大气噪声以及人为噪声等各种噪声的干扰，而这些噪声会严重干扰信号的频谱特性。在这些高阶统计量中，高阶累积量具有十分重要的重用，不同阶数的累积量可以反映出信号的不同特征，因此高阶累积量往往应用在信号分类，信号调制方式识别等领域。
基于高阶累积量的调制方式识别算法Matlab仿真
code_welike的博客
07-11 553
本文介绍了一种基于高阶累积量的调制方式识别算法，并使用Matlab进行了仿真实现。该算法可以通过计算信号的特征向量序列，实现对信号调制方式的准确识别。在实际应用中，我们可以将其作为信号处理系统中的一个模块，帮助我们更好地进行解调与信号处理。本文将介绍一种基于高阶累积量的调制方式识别算法，并使用Matlab进行仿真实现。通过计算信号的特征向量序列，我们可以确定其调制方式。通过测试，我们可以得到该算法的调制方式识别准确率为96.7%。其中，I(t)为实部，Q(t)为虚部，j为虚数单位。
基于高阶累积量的调制系统识别仿真.zip
06-03
利用MATLAB，基于高阶累积量对调制系统的识别进行了仿真，包括2ASk，2PSK，2FSK，4ASk，4PSK，4FSK等调制方式，并且对识别率以及判决的门限进行仿真
Matlab 使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别包含了阵列信号处理的常见算法
02-01
Matlab 使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别包含了阵列信号处理的常见算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，做视觉测量的上位机代码.zip
基于高阶累积量的调制信号识别算法的研究
PixelLoom的博客
09-10 516
该算法利用高阶累积量来捕捉信号的非高斯特性，并通过特征提取和调制方式分类实现对调制信号的识别。传统的调制信号识别方法主要基于信号的频谱分析或时域特征提取，但在复杂的通信环境中，传统方法的性能可能受到干扰或多径效应的影响。调制信号识别是数字通信系统中的重要任务之一，它需要对接收到的信号进行解调并确定所采用的调制方式。在本文中，我们将研究一种基于高阶累积量的调制信号识别算法，并提供相应的Matlab源代码。在调制信号识别中，高阶累积量可以捕捉到信号的非高斯特性，从而提供更多的特征信息。函数用于调制方式的分类。
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08-10 585
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基于高阶累积量的MFSK信号调制识别（Matlab实现）
PixelDyno的博客
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本文介绍了如何使用Matlab实现基于高阶累积量的MFSK信号的调制识别。通过使用高阶累积量进行调制识别，我们可以在接收到的信号中准确地确定所采用的调制方式，从而提高无线通信系统的性能。在无线通信中，调制识别是一项重要的任务，用于确定接收到的信号所采用的调制方式。本文将介绍如何使用Matlab实现基于高阶累积量的MFSK（多频移键控）信号的调制识别。对于MFSK信号的调制识别，我们可以使用高阶累积量来区分不同的调制方式。通过计算接收到的信号的高阶累积量，我们可以进行调制识别。是接收到的信号的向量，
高阶累积量 matlab
01-14
计算信号的高阶累积量，带注释，包括高阶矩，亲测可用，代码是matlab的。
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01-02
MATLAB高阶累积量工具箱,包含内容有： Higher-Order Spectrum Estimation: conventional methods % cum2x - Estimates cross-covariance % cum3x - Estimates third-order cross-cumulants % cum4x - Estimates fourth-order cross-cumulants % cumest - Estimates auto-cumulants, orders two, three, or four % (cum2est, cum3est, cum4est are sub-ordinate routines) % bicoher - Estimates bicoherence, direct method % bicoherx - Estimates cross-bicoherence, direct method % bispecd - Bispectrum estimation (direct method) % bispecdx - Cross-Bispectrum estimation (direct method) % bispeci - Bispectrum estimation (indirect method) % glstat - Gaussianity-Linearity detection statistics (Hinich test) % % Higher-Order Spectrum Estimation: parametric methods % armaqs - Estimates ARMA parameters via q-slice algorithm % armarts - Estimates ARMA parameters via residual time-series algorithm % armasyn - Generates ARMA synthetics % arorder - Estimates AR order % arrcest - Estimates AR parameters using correlation &/or cumulants % bispect - Theoretical bispectrum of an ARMA process % cumtrue - Computes theoretical (true) cumulants of ARMA processes % maest - Estimates MA parameters (GM algorithm) % maorder - Estimates MA order % rpiid - Generates a sequence of i.i.d. random variables, various p.d.f.'s % trispect - Computes 2-D slice of true trispectrum of ARMA process % % Quadratic Phase Coupling (QPC) % qpcgen - Generates quadratically-phase coupled harmonics in noise % qpctor - Detection of quadratic phase coupling via the TOR method % % Second-Order Volterra Systems % nlgen - Computes the output of a second-order Volterra system % nlpow - Power's method for parameters of 2nd-order Volterra system % nltick - Tick 's method for parameters of 2nd-order Volterra system % % Harmonic Retrieval % harmest - Estimates frequencies of h
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数字信号处理，高阶累积量，对mpsk和mqam识别
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There is much more information in a stochastic non-Gaussian or deterministic signal than is conveyed by its autocorrelation and power spectrum. Higher-order spectra which are defined in terms of the higher-order moments or cumulants of a signal, contain this additional information. The Higher-Order Spectral Analysis (HOSA) Toolbox provides comprehensive higher-order spectral analysis capabilities for signal processing applications. The toolbox is an excellent resource for the advanced researcher and the practicing engineer, as well as the novice student who wants to learn about concepts and algorithms in statistical signal processing. The HOSA Toolbox is a collection of M-files that implement a variety of advanced signal processing algorithms for the estimation of cross- and auto-cumulants (including correlations), spectra and olyspectra,bispectrum, and bicoherence, and omputation of time-frequency distributions. Based on these, algorithms for parametric and non-parametric blind system identification, time-delay estimation, harmonic retrieval, phase-coupling, direction of arrival estimation, parameter estimation of Volterra (non-linear) models, and adaptive linear prediction are implemented. Also included are algorithms for testing of Gaussianity and Linearity of a time series. A full tutorial and demo set are included in the toolbox.
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