MATLAB脑电信号分析工具箱：基于连续小波变换与神经网络分类系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了脑机接口脑电信号的多尺度时频分析与智能分类。通过连续小波变换提取特征，结合BP与LVQ神经网络构建分类器，可自动识别不同脑电活动模式，提升脑机接口的识别准确性与应用可靠性。

详 情 说 明

基于连续小波变换与神经网络的脑机接口信号分析与分类系统

项目介绍

本项目是一个针对脑机接口（BCI）脑电信号（EEG/ECoG等）的分析与分类系统。系统核心是利用连续小波变换（CWT）对信号进行多尺度时频分析以提取特征，并构建BP神经网络与LVQ神经网络两种分类模型，实现对不同脑电活动模式（如运动想象、事件相关电位）的自动、精准识别与分类，为脑机接口的应用开发与科学研究提供强有力的工具支持。

功能特性

• 多尺度时频分析：采用连续小波变换，可灵活分析脑电信号在不同时间和频率尺度上的特征，优于传统的固定窗口分析方法。
• 双模型分类：集成BP神经网络（误差反向传播）和LVQ神经网络（学习向量量化）两种经典的分类算法，便于比较模型性能或根据需求选择。
• 全面特征提取：从小波系数中提取能量、统计特征等多种类型的特征向量，为神经网络提供有效输入。
• 详尽的性能评估：系统提供分类准确率、混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数等多维度指标，全面评估模型性能。
• 参数灵活可调：支持用户自定义小波基函数、尺度范围、神经网络结构及训练参数，以适应不同的实验数据和分析需求。
• 预测功能：训练完成的模型可用于对新的脑电信号进行实时或离线的分类预测。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 将原始脑电信号数据文件放置在指定目录。 * 准备对应的标签文件，明确每个信号段所属的类别（如左手运动想象、右手运动想象等）。 * 在配置部分或输入参数中设置信号采样频率。

1. 配置系统参数：

* 小波变换参数：选择合适的小波基函数（如'morl'），设定分析的尺度范围。 * 神经网络参数：设置学习率、隐藏层节点数量、最大训练迭代次数等。

1. 运行主程序：

* 执行主脚本，系统将自动完成数据读取、预处理、特征提取、模型训练与评估的全流程。

1. 查看与分析结果：

* 系统会生成并显示时频分析图谱（小波系数图）。 * 在命令行或输出文件中查看训练和测试集的分类准确率。 * 分析生成的混淆矩阵和包含精确率、召回率、F1分数的性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用 R2018a 或更高版本）
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox (或 Neural Network Toolbox)， Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合并控制了整个系统的核心工作流程。它首先完成数据的加载与必要的预处理，然后调用连续小波变换模块进行信号的特征提取。接着，它负责构建并训练BP神经网络与LVQ神经网络两种分类模型。在模型训练完成后，该程序会对模型进行测试与评估，计算关键性能指标并生成相应的可视化结果（如混淆矩阵）。最后，它具备利用训练好的模型对新输入脑电信号进行分类预测的能力。