对数字调制信号ask、fsk、psk类利用高阶累积量特征进行识别的matlab程序

### 回答1：
以下是一个使用MATLAB编写的对数字调制信号ASK、FSK、PSK进行识别的程序：

% 设置采样频率和信号持续时间
fs = 1000; % 采样频率
T = 1/fs; % 采样间隔
t = 0:T:1; % 信号持续时间

% 生成ASK调制信号
f1 = 10; % ASK载波频率
ask_signal = square(2*pi*f1*t); % 产生矩形波信号

% 生成FSK调制信号
f2 = 25; % FSK载波频率
fsk_signal = sin(2*pi*f2*t); % 产生正弦波信号

% 生成PSK调制信号
f3 = 50; % PSK载波频率
psk_signal = sin(2*pi*f3*t + pi/2); % 产生正弦波信号

% 添加高斯白噪声
noise = 0.1*randn(size(t)); % 产生均值为0，方差为0.1的高斯噪声
ask_signal_with_noise = ask_signal + noise;
fsk_signal_with_noise = fsk_signal + noise;
psk_signal_with_noise = psk_signal + noise;

% 对信号进行解调与识别
ask_demod = cumsum(ask_signal_with_noise); % 高阶累积量解调
fsk_demod = cumsum(fsk_signal_with_noise); % 高阶累积量解调
psk_demod = cumsum(psk_signal_with_noise); % 高阶累积量解调

% 判断并输出识别结果
if max(abs(ask_demod)) > max(abs(fsk_demod)) && max(abs(ask_demod)) > max(abs(psk_demod))
    disp('信号为ASK调制');
elseif max(abs(fsk_demod)) > max(abs(ask_demod)) && max(abs(fsk_demod)) > max(abs(psk_demod))
    disp('信号为FSK调制');
else
    disp('信号为PSK调制');
end

该程序首先生成了一个ASK调制信号、FSK调制信号和PSK调制信号，并添加了高斯白噪声。然后，利用高阶累积量特征对这些带噪声的信号进行解调。最后，通过比较解调信号的幅值大小来判断原始信号的调制类型，并输出识别结果。

请注意，该程序只是一个简单的示例，仅用于说明如何利用高阶累积量特征进行调制识别。实际应用中，识别准确性可能需要进一步提高，并考虑更多的特征和分类算法。

### 回答2：
对于数字调制信号的识别，可以利用高阶累积量特征来进行处理。下面是一个基于MATLAB的程序示例：

clear all;
close all;

% 生成ASK信号
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样时间间隔
t = (0:T:1-T); % 时间序列
f1 = 10; % 信号频率
f2 = 20; % 信号频率
f3 = 30; % 信号频率
A = [1,2,3]; % 幅度序列

% 生成ASK信号
signal = A(1)*cos(2*pi*f1*t) + A(2)*cos(2*pi*f2*t) + A(3)*cos(2*pi*f3*t);

% 生成FSK信号
dev_freq = 10; % 频率偏移量
signal_fsk = [];
for i=1:length(A)
    if mod(i,2) == 1
        signal_fsk = [signal_fsk, A(i)*cos(2*pi*(f1+dev_freq)*t)];
    else
        signal_fsk = [signal_fsk, A(i)*cos(2*pi*(f2-dev_freq)*t)];
    end
end

% 生成PSK信号
signal_psk = [];
for i=1:length(A)
    if A(i) == 1
        signal_psk = [signal_psk, cos(2*pi*f1*t)];
    else
        signal_psk = [signal_psk, cos(2*pi*f2*t)];
    end
end

% 计算高阶累积量特征
order = 4; % 使用4阶累积量特征
signal_ask_cum = abs(hilbert(signal)).^order; % ASK信号累积量
signal_fsk_cum = abs(hilbert(signal_fsk)).^order; % FSK信号累积量
signal_psk_cum = abs(hilbert(signal_psk)).^order; % PSK信号累积量

% 信号识别
thres_ask = 0.5 * mean(signal_ask_cum); % ASK信号的阈值
thres_fsk = 0.5 * mean(signal_fsk_cum); % FSK信号的阈值
thres_psk = 0.5 * mean(signal_psk_cum); % PSK信号的阈值

ask_flag = (signal_ask_cum > thres_ask); % ASK信号的标志
fsk_flag = (signal_fsk_cum > thres_fsk); % FSK信号的标志
psk_flag = (signal_psk_cum > thres_psk); % PSK信号的标志

% 输出识别结果
disp('ASK信号的识别结果：');
disp(ask_flag);
disp('FSK信号的识别结果：');
disp(fsk_flag);
disp('PSK信号的识别结果：');
disp(psk_flag);

这个程序主要分为以下几个步骤：

1. 生成ASK信号、FSK信号和PSK信号。
2. 计算信号的高阶累积量特征，可以使用Hilbert变换来实现，然后将结果进行4次方运算。
3. 设定各个信号类型的阈值，根据阈值将高阶累积量特征进行二值化。
4. 输出识别结果。

程序中生成的ASK信号、FSK信号和PSK信号可以根据需要进行调整和扩展。根据实际情况，可能需要对信号进行额外的处理、滤波和降噪等操作，以提高识别准确性。

### 回答3：
在MATLAB中，可以使用高阶累积量特征进行对数字调制信号ASK、FSK、PSK的识别。以下是一个简单的MATLAB程序示例：

% 清除工作区和命令窗口
clear;
clc;

% 生成数字调制信号
fs = 1000; % 采样率
T = 1/fs; % 采样间隔
t = 0:T:1; % 时间序列

% 设置ASK信号参数
f1 = 20; % ASK调制信号频率
f2 = 50; % ASK调制信号频率
A1 = 1; % ASK调制信号幅度
A2 = 0.5; % ASK调制信号幅度
ask_signal = A1 * sin(2*pi*f1*t) + A2 * sin(2*pi*f2*t);

% 设置FSK信号参数
f3 = 100; % FSK信号频率
f4 = 200; % FSK信号频率
B1 = 1; % FSK调制信号幅度
B2 = 0.5; % FSK调制信号幅度
fsk_signal = B1 * sin(2*pi*f3*t) + B2 * sin(2*pi*f4*t);

% 设置PSK信号参数
f5 = 30; % PSK信号频率
f6 = 60; % PSK信号频率
C1 = 1; % PSK调制信号幅度
C2 = 0.5; % PSK调制信号幅度
psk_signal = C1 * sin(2*pi*f5*t) + C2 * sin(2*pi*f6*t);

% 计算高阶累积量特征
order = 3; % 高阶数
ask_cum = cumulants(ask_signal, order);
fsk_cum = cumulants(fsk_signal, order);
psk_cum = cumulants(psk_signal, order);

% 显示结果
disp('ASK信号的累积量特征：');
disp(ask_cum);
disp('FSK信号的累积量特征：');
disp(fsk_cum);
disp('PSK信号的累积量特征：');
disp(psk_cum);

% 定义累积量特征计算函数
function cum = cumulants(signal, order)
    n = length(signal);
    cum = zeros(1, order);
    for k = 1:order
        cum(k) = sum(signal.^k) / n;
    end
end

以上的MATLAB程序中，首先定义了ASK信号、FSK信号和PSK信号，并且通过计算高阶累积量特征来对这些信号进行识别。累积量特征的计算在`cumulants`函数中完成，通过在函数中使用`sum`函数和幂指数`k`来计算信号的高阶累积量。最后，程序会显示出ASK信号、FSK信号和PSK信号的累积量特征。