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【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
2024-12-21 13:17

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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
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
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

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