利用聚类算法分离8PSK，16PSK信号，MATLAB代码

在MATLAB中，可以使用聚类算法如K-means或者谱聚类（Spectral Clustering）来尝试区分8PSK和16PSK信号。由于8PSK和16PSK都是离散相位键控（DPSK）信号，其频谱特征有所不同，我们可以先通过时域分析或者频域分析提取特征再进行聚类。下面是一个简单的K-means聚类的例子，假设你已经有一个混合信号`mixed_signal`:

% 提取信号特征（例如幅度谱）
fs = 1/symbol_rate; % Sampling frequency
[pxx, f] = pwelch(mixed_signal, [], [], fs, 'rectwin', 'power'); % 平均功率谱密度

% 预处理：归一化和降维（比如PCA）
[pxx_norm, ~] = normalize(pxx, 'range');
pca = pca(pxx_norm); % 假设使用PCA进行降维
data_for_clustering = pca(:,1:2); % 取前两个主成分作为输入给K-means

% 初始化并运行K-means聚类
num_clusters = 2; % 假设8PSK和16PSK各占一类
[idx, centers] = kmeans(data_for_clustering, num_clusters);

% 根据聚类结果标记信号
signal_labels = idx;

% 检查聚类效果
figure;
scatter(pca(:,1), pca(:,2), 10, signal_labels, 'filled');
xlabel('First Principal Component');
ylabel('Second Principal Component');
title('Signal Clustering Result');