MATLAB实现的EEMD-ANN生物信号故障识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台，结合EEMD经验模态分解和ANN神经网络，对生物信号进行多尺度特征提取与智能分类，可高效识别信号中的故障模式，适用于非平稳信号的自动化分析。

详 情 说 明

基于EEMD经验模态分解和ANN神经网络的生物信号故障识别系统

项目介绍

本项目实现了一套针对复杂非平稳信号的智能故障识别系统。系统首先利用EEMD（集合经验模态分解）技术对输入信号进行自适应多尺度分解，提取信号的固有模态分量（IMF）作为特征向量；然后构建人工神经网络（ANN）分类模型，通过对IMF特征的学习和训练，实现对信号类别的精准识别与分类。该系统特别适用于生物医学信号分析、机械故障诊断、声学信号处理等领域。

功能特性

• 自适应信号分解：采用EEMD方法，有效处理非平稳、非线性信号，消除模态混叠现象
• 智能特征提取：自动从分解得到的IMF分量中提取表征信号本质的特征向量
• 神经网络分类：使用ANN构建分类器，实现高精度信号模式识别
• 多格式支持：支持.mat、.csv、.txt等多种数据格式输入
• 全面结果输出：提供信号分解结果、分类标签、准确率评估及可视化图谱
• 用户友好界面：包含直观的结果展示和分类决策界面

使用方法

1. 准备数据：将待分析的一维时序信号数据保存为.mat、.csv或.txt格式
2. 参数设置：根据信号特性调整EEMD分解参数和ANN网络结构参数
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成信号加载、分解、特征提取和分类识别
4. 结果分析：查看输出的IMF分量图、分类结果及准确率评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 建议内存4GB以上
• 支持的操作系统：Windows 7/10，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据读入、预处理到EEMD信号分解、IMF特征提取，再到ANN模型训练与分类识别的完整功能链，同时负责生成分解结果可视化图谱和分类性能评估报告，为用户提供一体化的信号分析与故障识别解决方案。