毕设时的基于人工神经网络例程代码

资 源 简 介

毕设时的基于人工神经网络例程代码

详 情 说 明

基于人工神经网络实现信号消噪与特征提取

在毕业设计的实践中，通过MATLAB构建了一个完整的人工神经网络系统，专门用于处理含噪脉冲信号。该系统实现了从信号预处理到特征提取的全流程解决方案，特别适合处理复杂环境下的信号分析任务。

系统核心采用热核构造权重的方法，这种方法能够有效捕捉信号的局部特征，同时保持对噪声的鲁棒性。在信号处理环节，系统首先对输入信号进行预处理，然后通过设计的网络结构进行特征提取和消噪处理。

该方案的一个关键特点是实现了最小均方误差(MSE)算法的完整计算流程。MSE作为评估指标，不仅用于衡量网络性能，还参与指导网络的训练过程。通过迭代优化，系统能够不断降低MSE值，提高信号处理的准确性。

在模拟数据分析方面，系统能够真实还原实际信号处理场景。通过精心设计的测试案例，可以验证网络在各种噪声条件下的表现，包括不同类型的脉冲信号和不同程度的噪声干扰。

这套方案特别适合需要高精度信号处理的场景，如医疗信号分析、工业检测等领域。其模块化设计使得各功能组件可以单独使用，也可以整合进更大的处理流程中，为复杂信号处理任务提供了可靠的解决方案。