随着大数据和人工智能技术的发展,大数据存储识别技术可以更好地进行数据分析和计算,然后构建数字调制信号识别系统,这为数字调制信号的自动识别提供了基础。文章主要研究基于神经网络的数字调制信号自动识别技术,首先介绍了所选神经网络的结构和工作原理,理解神经网络如何进行输入、输出;其次基于瞬时信息的特征完成参数提取;最后使用BP神经网络对待识别信号集合进行仿真识别。结果证明:数字调制信号的识别率有所提高,由此印证了基于神经网络的数字调制信号自动识别技术的优势。