掌握星座图在课程导论中的定位、故障信号与验证顺序。
课程导论能跑不代表稳定，真正要确认的是对象边界、状态变化和验证证据。
本节围绕星座图建立一条更容易复测的联调路径。
在5G基站的干扰排查或雷达目标检测中，工程师常面对一个棘手场景：时域波形正常，但系统误码率骤升；频谱上无明显尖峰，但目标回波信噪比持续恶化。这类“信号盲区”问题的根源，往往在于缺乏从调制域、频域、时频联合域三个维度交叉审视信号的能力。星座图（Constellation Diagram）、谱图（Spectrum/Spectrogram）、时频图（Time-Frequency Diagram）正是填补这一盲区的核心工具。本课程《星座图、谱图、时频图生成实战资料》不讲授理论推导，而是聚焦“如何用代码生成这三类图、如何从图中定位故障、如何判断当前该用哪张图”
本节作为课程导论（Course Introduction），首先明确三类图的工程定位：星座图用于调制识别（Modulation Recognition）与相位/幅度失真诊断；谱图用于干扰检测（Interference Detection）与频谱占用分析；时频图用于时频分析（Time-Frequency Analysis），揭示非平稳信号的瞬时频率变化。三者构成一个完整的信号分析概念地图（Concept Map），覆盖从物理层解调到系统级排障的典型链路
不要试图用一张图解决所有问题。星座图擅长调制域，谱图擅长频域，时频图擅长时变信号。选错图等于选错诊断工具，会直接导致误判
本课程按“生成→解读→判定”三阶段组织，共6节。第1节（本节）建立工程定位与概念地图；第2-3节分别讲解星座图与谱图的生成代码、关键参数（如符号率、FFT点数、窗函数）对图质量的影响；第4节聚焦时频图的生成实战，重点覆盖短时傅里叶变换（STFT）与小波变换的工程选型；第5节进入综合案例——在5G上行干扰与雷达线性调频信号中，如何串联三类图完成故障定位；第6节交付可复用的signal_analyzer.py工具框架与检查清单
每一节都围绕一个核心问题展开：什么条件下触发这张图？关键检查点是什么？如何根据图特征做判定？例如，在调制识别任务中，当接收端EVM（误差矢量幅度）超过阈值时，应优先查看星座图，检查点包括：符号点是否偏离理想位置、是否存在相位旋转或幅度压缩。若星座图正常但误码率仍高，则需切换至谱图检查带内干扰
在开始任何分析前，先回答三个问题：1. 我怀疑的问题在哪个域（调制/频率/时变）？2. 该域的典型图是什么？3. 图的哪些特征对应故障现象？
完成本课程后，你将获得以下可交付能力：
nperseg、noverlap、symbol_rate）对图的影响不覆盖的内容：本课程不深入通信或雷达系统的完整链路仿真，不涉及硬件采集驱动或实时流处理框架（如USRP、SDR#）。所有图谱基于离线或仿真IQ数据生成，聚焦于“拿到数据后如何分析”这一工程痛点。课程提供的signal_analyzer.py框架可直接嵌入现有数据处理管线，但不会替代专业仪器软件（如Keysight 89600 VSA）的全部功能
问题：某5G小站部署后，上行吞吐量始终不达标。网管显示RSSI正常，但SINR偏低。工程师怀疑是邻区干扰，但频谱仪未发现明显异常。
本课解决路径：1. 采集上行时域IQ数据；2. 生成星座图——发现符号点呈“甜甜圈”状，判断存在相位噪声过大；3. 生成谱图——确认底噪平坦，排除外部干扰；4. 生成时频图——发现每子帧起始处有短暂频率偏移，锁定为本地晶振PLL锁定时间不足。
交付资产：可直接复用的三类图生成脚本与检查清单
误区：谱图正常=信号没问题。实际上，星座图能暴露调制域损伤（如IQ增益不平衡），时频图能揭示时变故障（如频率跳变）。三者必须联合使用，缺一不可
最终，本课程交付的不是理论笔记，而是一套可执行的信号分析工序：触发条件（什么现象该看哪张图）→ 关键检查点（图中哪些区域必须看）→ 判定条件（特征对应什么故障）。当你面对一个陌生的IQ数据文件时，能像资深工程师一样，在几分钟内完成从图生成到故障定位的闭环