基于MATLAB的BP神经网络脑电信号分类系统设计与实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现脑电信号的自动分类系统。通过读取和预处理原始脑电数据，构建BP神经网络模型进行特征分类，并可视化分析结果。系统包含完整的数据处理流程，适用于脑电信号识别研究。

详 情 说 明

基于BP神经网络的脑式电信号分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于反向传播（BP）神经网络的脑电信号分类系统。系统能够对原始脑电信号进行预处理、特征提取，并利用BP神经网络进行模式识别和分类。该系统旨在帮助研究人员和初学者理解神经网络在生物电信号处理中的应用，并提供了一个完整的脑电信号分类解决方案。

功能特性

• 数据读取与解析：自动读取MATLAB workspace文件，解析脑电信号数据及参数
• 信号预处理：实现带通滤波、噪声消除等预处理流程
• 特征提取：提取时域和频域特征，构建特征向量
• BP神经网络建模：灵活配置网络结构和训练参数
• 训练与验证：支持模型训练、交叉验证和性能评估
• 可视化分析：生成训练过程曲线、混淆矩阵等可视化结果

使用方法

1. 数据准备：将脑电信号数据保存为MATLAB workspace文件
2. 参数设置：在配置文件中设置采样频率、电极通道等参数
3. 模型训练：运行主程序，开始网络训练过程
4. 结果分析：查看生成的性能指标和可视化图表

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

文件说明

主程序文件整合了整个系统的核心功能，包括数据载入与解析、信号预处理流程、特征提取模块、神经网络构建与训练、分类性能评估以及结果可视化。该文件通过模块化设计实现了从原始数据到分类结果的完整处理流程，确保各项功能有序执行并生成相应的分析报告。

该项目说明文档按照您的要求撰写，不包含任何文件名列表，仅对main.m文件的功能进行了概括性描述。