基于MATLAB的RBF-BP-ANFIS混合神经网络胎儿心电信号分离系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于RBF-BP-ANFIS混合神经网络的胎儿心电信号分离与提取系统。通过对母体腹部混合心电信号进行分析处理，系统依次使用RBF神经网络进行初始分离、BP神经网络优化特征提取、ANFIS自适应网络进行最终信号重构，实现胎儿心电信号的精确分离。

详 情 说 明

基于RBF-BP-ANFIS混合神经网络的胎儿心电信号分离与提取系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于三种典型人工神经网络模型的胎儿心电信号提取系统。系统通过对母体腹部采集的混合心电信号进行分析处理，利用RBF神经网络进行信号初步分离，BP神经网络进行特征优化提取，ANFIS自适应神经模糊推理系统进行信号精细重构，最终实现胎儿心电信号的准确提取和噪声抑制。系统包含信号预处理、特征提取、神经网络训练与信号重构等完整流程。

功能特性

• 多神经网络融合：结合RBF、BP和ANFIS三种神经网络的优越性，实现高效的信号分离与提取
• 完整信号处理流程：包含信号预处理、特征提取、神经网络训练与信号重构等完整环节
• 高性能提取精度：通过多级神经网络处理，确保胎儿心电信号的高质量提取
• 全面评估指标：提供信噪比、均方误差等多种量化评估指标
• 直观可视化：提供原始混合信号与提取结果的时频域对比分析

使用方法

1. 数据准备：准备母体腹部采集的混合心电信号数据（MATLAB矩阵格式）
2. 参数设置：配置信号采样频率参数（通常为250-1000Hz）
3. 参考信号输入：提供母体胸部参考心电信号用于监督学习训练
4. 噪声参数配置：设置工频干扰、基线漂移等噪声特征参数
5. 运行系统：执行主程序开始信号分离与提取流程
6. 结果分析：查看分离后的纯净胎儿心电信号波形及各项评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版
• MATLAB版本：R2020a 或更高版本
• 必要工具箱：

- 神经网络工具箱 - 信号处理工具箱 - 统计学工具箱

• 硬件要求：至少8GB RAM，建议16GB或以上

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括信号数据加载与校验、混合信号预处理与质量增强、多神经网络模型初始化与参数配置、基于RBF网络的信号初步分离、应用BP网络进行特征提取与优化、ANFIS系统信号精细重构、胎儿心电信号质量评估分析、结果可视化与性能报告生成等核心功能模块的协同工作。