短波通信作为一种现代通信技术，虽然经历了几十年的发展历程，仍然以其机动灵活、设备简单、通信距离远等优势，保持旺盛生命力。但由于短波通信存在大量恶劣的噪声、信号种类多等特点，严重影响了接受人员的工作。本文研究的短波通信中信号检测与识别算法就是针对短波通信的以上特点，检测数字调制信号的有无以及识别信号的调制类型，来改善接受人员的工作环境，提高他们的工作效率。在数字调制信号的检测中，首先给出了基于短时能量标准偏差的特征提取算法，该算法是从信号的时域进行分析提取特征的；其次研究了基于傅立叶系数标准偏差和基于AWGN因子参数的检测算法；最后并将这些算法进行了整合。整合后的算法与传统算法相比，性能有了明显提高。而且在低信噪比复杂噪声背景下，错检、漏检的情况得到了很好的解决。在数字调制信号检测的基础上，继续研究了调制信号的识别算法。由于通过信号的检测过程已经取得了很好的去噪效果，所以在识别阶段专门针对数字调制信号之间的特征差异，给出了基于二次傅立叶变换和除分的两种算法，并根据具体信号的需要，将两个算法进行了很好的结合。该识别算法简单有效，能够实现对Link11、39路、八频量化、相位十二路等调制信号分类，通过试验证明，在调制信号类型复杂的情况下，得到了比较好的识别分类效果。论文最后介绍了系统的软件设计。针对不同的调制信号处理要求，在设计调制信号处理系统时，整体分为文件处理模块和实时处理模块，并对处理后的调制信号进行了分类保存。噪声和调制信号分别保存在噪声文件和信号文件中，同时对原信号进行了备份保存。