内容概要：本文研究基于ResNet的一维卷积神经网络在RadioML2016.10a数据集上的无线电信号调制识别应用，重点实现了信号分类的完整流程，包括IQ数据预处理、网络结构改造（1D卷积与残差块）、Focal Loss解决样本不平衡问题，并输出按信噪比划分的准确率曲线、混淆矩阵和损失函数变化曲线。通过t-SNE可视化中间特征，验证模型对11类调制信号的分类能力，在-10dB以上信噪比达到80%准确率。 适合人群：具备深度学习基础、熟悉PyTorch框架，从事通信信号处理或机器学习相关研究的研究生或工程师。 使用场景及目标：①实现基于深度学习的调制识别系统；②理解ResNet在时序信号中的迁移应用；③掌握Focal Loss在不平衡信号分类中的优化策略；④复现并可视化信号识别模型的关键性能指标。 阅读建议：建议结合代码实践，重点关注数据维度变换、1D残差网络构建及多信噪比下的评估方法，可进一步扩展为时频联合分析或引入Transformer结构提升低信噪比性能。

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

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。

数据集包含了从-20dB 到+18dB 总共 20 个信噪比（步长为 2）下的 11 种调制信号， 包括 AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号，以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中信号的中心频率为 200KHz，采样频率为 1Msamp/s，且每个信噪比下每种调制信号包含 1000 个信号。其中每个信号包含 IQ 两路数据，且每一路数据都包含有 128 个采样点。

自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域，已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点，这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容，并且补充了作者最新的研究成果。

本文讨论了在α稳定噪声条件下的调制分类。 我们的目标是在这种情况下将正交频分复用（OFDM）调制类型与单载波线性数字（SCLD）调制区分开。 基于本文提出的有关这些信号在α稳定噪声中的广义循环平稳性的新结果，我们构造了新的调制分类特征，而没有载波频率和接收信号的时序偏移的任何先验信息，并使用支持向量机（SVM）作为分类器，以区分OFDM和SCLD。 仿真结果表明，当混合信噪比（MSNR）达到？1 dB时，该算法的识别精度可以达到95％。

在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息，适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能，用窗口平滑抑制截获信号中的噪声，对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验，证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均调制识别率提高200%，算法效率也得到明显提高。

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。

基于瞬时特征提取的调制信号识别经典文献，详细介绍了瞬时信息如何用于提取特征。

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。