基于MLP的数字通信调制信号识别：MATLAB源代码与96.94%识别率

本文档详细介绍了基于人工神经网络（ANN）的数字通信信号调制识别实验，主要针对6种常见的调制方式：2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK和4PSK。实验目的是利用MATLAB软件平台实现这些调制信号的自动识别，通过多层感知机（MLP）神经网络架构和反向传播（BP）算法进行训练。实验环境设定在Windows 10系统和MATLAB 2014a版本。 实验的核心内容是设计一个自适应决策阈值的分类器，整体识别率高达96.94%，展示了良好的性能。以2ASK信号为例，实验步骤包括选择测试信号、运行程序并观察识别结果，结果显示2ASK的识别率达到了96%。在仿真分析部分，展示了三层神经网络的训练过程，其中第九次迭代时的均方差最低，接近目标值，这表明模型的学习和收敛效果良好。 2ASK的具体实现采用了二进制振幅键控技术，通过改变载波幅度来编码信息。其在MATLAB中的实现涉及随机矩阵x（0和1的组合）生成单极性矩形脉冲序列，然后与正弦波m相乘，得到时域表达式。2FSK则是通过调整载波频率来表示二进制信息，它的实现方法与2ASK有所不同。 整个文档不仅提供了理论概念，还包含了完整的MATLAB源代码，使得读者能够深入了解数字通信信号调制识别的实践操作和技术细节。其他调制方式的实现原理和训练过程也各有特点，但受限于篇幅，详细内容已包含在附录的代码中，供读者进一步研究和学习。 通过这个文档，学习者不仅可以掌握神经网络在通信信号识别中的应用，还能了解到实际编程和调试过程中如何处理数据、构建和优化模型。这对于从事通信工程或机器学习领域的研究人员和学生来说，是一份非常有价值的参考资料。