基于ANN的6种数字调制信号识别：2ASK-4PSK的MATLAB实现与分析

本资源主要介绍了如何使用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）在MATLAB环境中实现对6种常见数字调制信号（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK）的自动调制识别。实验的目的在于通过分层的多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）神经网络，结合BP（Back Propagation）学习算法，实现高精度的信号分类，其中整体识别率达到了96.94%。 实验的环境设置是在Windows 10操作系统和MATLAB 2014a版本。具体操作流程包括训练和测试阶段，例如在测试2ASK时，用户可以观察到识别率高达96%。整个过程利用三层神经网络进行训练，通过监控训练过程中的性能指标，如均方差（Mean Squared Error, MSE），可以看出在第九次迭代时达到最佳，MSE为0.00096837，显示出模型的收敛效果。 对于每种调制信号的具体实现，例如2ASK，实验通过将二进制基带信号与正弦载波信号相乘，形成单极性矩形脉冲序列与载波的时域表达式。在MATLAB中，使用randint函数生成0和1的随机序列代表单极性矩形脉冲，然后通过嵌套循环实现与载波信号的乘法，生成2ASK信号。同样，2FSK则涉及到基带信号对载波频率的控制，原理上有所不同但都是基于数字调制的基本概念。 这个教程不仅提供了理论背景和代码实现，还展示了实际应用中的训练过程和结果，对于初学者理解和掌握数字通信中调制信号的MATLAB实现具有很高的实用价值。附录中的完整代码提供了更深入的学习资料，适合进一步研究和实践。通过这个实验，读者不仅可以了解各种调制信号的工作原理，还能提升对神经网络在信号处理领域的应用能力。