基于小波神经网络的模式分类MATLAB源码

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，集成了小波变换与神经网络技术，能够自动提取信号特征并进行高效分类。适用于多维数据预处理、网络训练和预测任务，为模式识别研究提供可靠基础框架。

详 情 说 明

基于小波神经网络的模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的小波神经网络分类框架，核心功能结合了小波变换的特征提取能力与神经网络的自学习特性。系统能够自动处理原始信号数据，通过小波分解获取多分辨率特征，并利用神经网络进行模式分类。适用于时间序列分析、信号识别及各类模式分类任务，为相关研究与应用提供了可配置的基础实现。

功能特性

• 一体化流程：集成数据加载、小波特征提取、网络训练与预测的完整流程。
• 灵活数据输入：支持一维/多维时间序列数据（.mat, .csv）及预处理后的特征矩阵。
• 可配置小波变换：允许用户指定小波基函数（如db4, sym5）和分解层数。
• 神经网络训练：采用反向传播算法优化网络权重，支持自定义网络结构。
• 丰富结果输出：提供模型参数、准确率、分类标签、概率分布及置信度评分。
• 可视化分析：生成小波系数图、网络结构图及决策边界示意图，辅助模型理解与调试。

使用方法

1. 数据准备：将训练与测试数据置入指定目录，格式可为.mat或.csv。
2. 参数配置：在脚本中设置数据路径、小波类型、网络层数、学习率等超参数。
3. 模型训练：运行主程序，系统将自动完成特征提取、网络训练，并保存最优模型。
4. 预测评估：加载已训练模型，对新数据进行分类预测，并获得准确率等评估指标。
5. 结果查看：检查生成的可视化图表及文本结果，分析模型性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox（用于小波变换）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，负责整合整个分类流程。其内部实现了数据读取与预处理模块的调用，执行小波变换以抽取信号特征，构建并初始化神经网络结构，管理模型训练过程中的迭代优化与误差监控，最终完成对测试样本的分类预测并生成相应的性能评估报告与可视化结果。