基于MATLAB的小波神经网络生物医学信号分类分析系统

资 源 简 介

本项目开发了一套基于小波函数构建的神经网络系统，专门用于心电、脑电等生物医学信号的分类分析。系统通过小波变换实现信号多尺度分解，结合神经网络进行特征学习和分类，提供高效的信号处理解决方案。

详 情 说 明

基于小波神经网络的生物医学信号分类分析系统

项目介绍

本项目开发了一个基于小波函数构建的神经网络系统，专门用于处理和分析各类生物医学信号（如心电信号、脑电信号等）。系统通过小波变换对原始信号进行多尺度分解，在不同频带上提取信号特征，然后构建结合小波基函数的神经网络（WNN）来识别和分类这些非线性、非平稳信号的不同状态（如心律失常、癫痫发作等）。项目包括完整的训练、验证和测试流程，能够评估模型在生物医学信号分析中的性能，最终实现对信号的特征提取、模式识别和分类。

功能特性

• 信号预处理：支持一维多通道时间序列数据的导入和处理
• 小波分析：实现连续小波变换/离散小波变换，进行多尺度信号分解
• 神经网络：构建基于小波基函数的神经网络（WNN）模型
• 自适应学习：采用最小均方差(LMS)、误差反向传播(BP)等算法进行网络训练
• 信号分类：支持生物医学信号的二分类和多分类任务
• 性能评估：提供准确率、召回率、混淆矩阵、AUC等多种评价指标
• 结果可视化：生成信号分解图、特征提取图和分类结果可视化

使用方法

1. 数据准备：将生物医学信号数据（MATLAB支持的矩阵或向量格式）放入指定目录
2. 参数设置：配置小波基函数类型（如db4，sym5等）、网络结构、训练参数等
3. 运行分析：执行主程序开始信号处理和分类分析
4. 结果查看：查看生成的分类结果、性能评估指标和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux或macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、深度学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括生物医学信号的加载与预处理、小波变换的参数设置与多尺度分解、小波神经网络模型的构建与初始化、基于自适应学习算法的网络训练过程、信号特征的提取与分类识别、模型性能的评估与指标计算，以及各类分析结果的可视化展示。