MATLAB小波神经网络混合信号处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，融合小波变换与神经网络技术，实现信号的多尺度分解、特征提取及智能识别。具备信号预处理、噪声滤除和模式预测功能，适用于复杂信号的自动化分析处理。

详 情 说 明

基于小波分析与神经网络融合的信号智能处理系统

项目介绍

本项目致力于开发一种创新的混合算法模型，该模型将小波变换的时频分析能力与神经网络的智能模式识别能力深度融合。系统可自动对输入的时域信号进行多尺度小波分解，提取关键时频域特征，并利用构建的神经网络模型进行分类、预测或重构等智能处理任务。该系统适用于音频信号、生物医学信号、振动信号等多种类型的数据分析。

功能特性

• 智能信号预处理：自动进行信号降噪与数据清洗，为后续分析提供高质量数据。
• 自适应小波分析：支持多种小波基函数，可根据信号特性自适应选择并进行多分辨率分解。
• 深度特征提取与融合：从小波系数中提取具有判别性的特征，并进行有效降维与融合。
• 灵活的神经网络建模：提供可配置的神经网络结构，支持模型训练、优化与验证。
• 全面的结果输出与评估：提供详细的处理结果、可视化图表及多种性能评估指标。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的时域信号数据文件置于指定目录。支持常见的音频、生物医学等信号格式。
2. 配置处理参数：在配置脚本或界面中设置信号采样频率、小波基类型、分解层数、神经网络结构及超参数（如学习率、训练轮数）。
3. 运行主程序：执行系统的主入口文件，启动信号处理流程。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，查看生成的小波系数、特征分析报告、训练过程曲线、分类/预测/重构结果以及模型性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 编程语言：Python 3.8 或更高版本
• 核心依赖库：

* NumPy, SciPy * PyWavelets * TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.8+ * Scikit-learn * Matplotlib, Seaborn

文件说明

主入口文件承载了系统的核心处理流程，其功能包括：初始化系统环境与参数配置，调度信号预处理模块进行数据加载与噪声滤除，调用小波变换模块实现信号的多尺度分解与特征提取，组织神经网络模型的构建、训练与评估过程，并最终整合各类分析结果生成可视化报告与性能指标。