【信号分析】2ASK 4ASK 2PSK 4PSK 2FSK 4FSK和16QAM调制信号特征提取及分析附Matlab代码

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调制是将数字信号转换为模拟信号的过程，以便通过信道传输。调制技术有多种，每种技术都有其独特的特点和应用。本文将重点介绍2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK和16QAM这几种常见的调制技术，并对它们的信号特征进行提取和分析。

2ASK（2进制幅度键控）是一种简单的调制技术，它将二进制数据转换为两个不同的幅度电平。当二进制数据为0时，输出信号为低幅度，当二进制数据为1时，输出信号为高幅度。

信号特征：

• 幅度调制

• 两电平幅度

• 占有带宽为信号比特率的两倍

4ASK（4进制幅度键控）是一种扩展的ASK调制技术，它将四进制数据转换为四个不同的幅度电平。二进制数据每两位组合为一个四进制符号，并对应于特定的幅度电平。

信号特征：

• 幅度调制

• 四电平幅度

• 占有带宽为信号比特率的四倍

2PSK（2进制相移键控）是一种相位调制技术，它将二进制数据转换为两个不同的相位偏移。当二进制数据为0时，输出信号的相位为0度，当二进制数据为1时，输出信号的相位为180度。

信号特征：

• 相位调制

• 两相位偏移

• 占有带宽为信号比特率的两倍

4PSK（4进制相移键控）是一种扩展的PSK调制技术，它将四进制数据转换为四个不同的相位偏移。二进制数据每两位组合为一个四进制符号，并对应于特定的相位偏移。

信号特征：

• 相位调制

• 四相位偏移

• 占有带宽为信号比特率的四倍

2FSK（2进制频移键控）是一种频率调制技术，它将二进制数据转换为两个不同的载波频率。当二进制数据为0时，输出信号的频率为f1，当二进制数据为1时，输出信号的频率为f2。

信号特征：

• 频率调制

• 两载波频率

• 占有带宽为信号比特率的两倍

4FSK（4进制频移键控）是一种扩展的FSK调制技术，它将四进制数据转换为四个不同的载波频率。二进制数据每两位组合为一个四进制符号，并对应于特定的载波频率。

信号特征：

• 频率调制

• 四载波频率

• 占有带宽为信号比特率的四倍

16QAM（16进制正交幅度调制）是一种幅度和相位同时调制的技术。它将四位二进制数据组合为一个16进制符号，并对应于特定的幅度和相位组合。

信号特征：

• 幅度和相位调制

• 16个符号

• 占有带宽为信号比特率的四倍

为了对调制信号进行特征提取和分析，可以使用以下步骤：

1. **信号采集：**使用示波器或频谱分析仪采集调制信号。

2. **信号预处理：**对信号进行滤波、去噪等预处理操作。

3. **特征提取：**根据调制技术的特点，提取信号的幅度、相位、频率等特征参数。

4. **特征分析：**对提取的特征参数进行分析，包括统计分析、频谱分析、星座图分析等。

调制技术广泛应用于通信、导航、雷达等领域。不同调制技术具有不同的性能和适用场景，例如：

• 2ASK和4ASK用于低速数据传输

• 2PSK和4PSK用于中速数据传输

• 2FSK和4FSK用于抗干扰数据传输

• 16QAM用于高速数据传输

2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK和16QAM是常见的调制技术，它们具有不同的信号特征和应用场景。通过对调制信号进行特征提取和分析，可以深入了解调制技术的原理和性能，为通信系统设计和优化提供依据。

[1]王旭,张达敏,周勇.数字通信信号调制识别研究[J].中国高新技术企业, 2008(16):2.DOI:CNKI:SUN:ZGGX.0.2008-16-092.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合