基于RBF、BP和ANFIS人工神经网络的胎儿心电信号提取MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了三种人工神经网络（RBF、BP、ANFIS）的算法，能够从混合生理信号中进行预处理和胎儿心电信号的精确提取。

详 情 说 明

胎儿心电信号提取系统

项目介绍

本项目开发了一个基于三种人工神经网络（径向基函数RBF、反向传播BP、自适应神经模糊推理系统ANFIS）的胎儿心电信号提取算法。系统能够从包含母体心电干扰的混合生理信号中分离出干净的胎儿心电信号，为胎儿心率分析和健康状况评估提供可靠数据支持。

功能特性

• 信号预处理：对输入的混合信号进行去噪和基线漂移校正
• 多算法融合：集成RBF、BP、ANFIS三种神经网络模型进行信号分离
• 高质量输出：输出纯净的胎儿心电波形及其质量评估指标
• 灵活配置：支持参数调整和模型选择，适应不同数据特征

使用方法

1. 准备输入的混合生理信号数据（.mat格式）
2. 运行主程序开始信号处理
3. 选择所需的神经网络模型进行信号分离
4. 查看输出的胎儿心电信号和评估结果
5. 结果将自动保存为.mat或.txt格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 模糊逻辑工具箱

文件说明

主程序文件整合了胎儿心电信号提取的核心处理流程，主要包括：信号加载与预处理功能，负责数据读取和噪声滤除；神经网络初始化模块，用于配置三种算法的参数；模型训练与推理引擎，实现信号特征学习和分离运算；结果后处理单元，完成信号重构和质量评估；以及数据导出功能，确保提取结果的持久化存储。