通信信号的调制识别是信号处理研究中的重要课题,目的就是在未知调制信息的前提下,判断出所截获的不明信号的调制方式,并估计出相应的调制参数,为后继信号处理做准备。本文首先研究了基于小波变换的特征提取、载波频率和符号率估计等问题,为信号识别奠定了基础。对于调制方式的识别,鉴于模拟、数字信号在各方面存在的差异,本文将这两大类信号分开处理：深入研究了采用小波变换进行粗分类的方法,对频域尖峰状态的提取提出了更直接的解决方案,并在此基础上提出非线性变换与小波变换相结合的粗分类算法；分别利用经典的方法、结合小波变换和谱特征分析的新方法,从时域和变换域对模拟、数字调制信号的具体类别进行判断；然后对所有信号进行联合识别,显示了粗分类和具体分类相结合后算法的独立性和可扩展性。最后,将ANN、SVM应用于调制识别的分类器设计,显示了SVM在调制识别应用中的巨大潜力。本文主要针对AM、DSB、LSB、USB、FM、2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、8PSK、16QAM、64QAM这15种通信信号进行识别,通过大量的仿真实验验证了该方案的可行性和有效性,能够获得较好的识别效果。