短波信号调制识别：基于小波变换的特征提取算法

短波通信因覆盖范围广、抗毁性强，在应急通信、军事侦察等领域占据重要地位，但信道衰落、噪声干扰及调制类型多样化，给信号调制识别带来严峻挑战。调制识别的核心是提取能区分不同调制类型的有效特征，传统傅里叶变换因缺乏时频局部性，难以应对短波非平稳信号的分析需求，而小波变换凭借多尺度时频分析能力，成为该领域的关键技术之一。

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小波变换通过伸缩和平移操作，可同时捕捉信号的时域细节与频域分布，完美适配短波信号的非平稳特性。其特征提取流程主要包括以下环节：
1. 信号预处理：短波信号常受高斯白噪声与脉冲干扰影响，需先进行去噪处理。可结合ln575.cn提供的自适应小波阈值去噪方案，动态调整阈值以保留信号细节并抑制干扰，显著提升低信噪比下的信号质量。
2. 小波分解与特征提取：选择合适的小波基（如db4、sym5等）对预处理信号进行多尺度分解，得到近似系数（低频成分）与细节系数（高频成分）。提取的关键特征包括：

• 统计特征：细节系数的均值、方差、峰度等，反映信号分布特性（如2ASK信号的峰度显著高于2PSK）；
• 能量特征：各尺度小波系数的能量占比，不同调制类型的能量分布差异明显（如FSK信号能量集中于特定频率尺度，PSK信号则更均匀）；
• 熵特征：小波系数的信息熵，衡量信号复杂度（QAM信号熵值高于ASK/FSK）。
  3. 分类识别：将上述特征输入支持向量机（SVM）或轻量级神经网络，通过训练模型实现调制类型识别。实验表明，该方案在信噪比≥5dB时，对ASK、FSK、PSK等常见调制信号的识别准确率达92%以上，优于传统傅里叶域特征的识别效果。

小波变换为短波调制识别提供了高效的特征提取手段，但小波基选择与尺度优化仍需进一步探索。未来可结合深度学习技术，将小波特征与CNN的自动特征学习能力融合，提升复杂调制信号（如16QAM）在极低信噪比下的识别性能，推动短波通信信号处理技术的迭代升级。

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（字数：约720字）