基于MATLAB的多类信号特征识别与分类系统开发

资 源 简 介

该项目基于MATLAB设计，实现了多类信号（来自国外数据库）的预处理、特征提取、自动分类及可视化分析功能，适用于通信、生物医学与机械信号处理场景。系统具备通用性强、操作简洁的特点，助力科研与工程应用。

详 情 说 明

多类信号特征识别与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的通用信号识别工具，主要用于处理、分析并识别多种来自国外编撰的信号数据库中的常见信号类型。系统支持信号预处理、特征提取、自动分类与可视化分析，可广泛应用于通信、生物医学、机械故障检测等领域。

功能特性

• 多格式信号输入：支持.mat、.wav、.csv格式的时间序列信号输入
• 多种信号类型处理：可处理音频信号、心电图（ECG）、振动信号、通信调制信号等
• 灵活的配置选项：支持单通道/多通道信号处理，采样率可配置，信号长度可动态调整
• 完整的处理流程：包含信号预处理、特征提取、模型分类和结果分析全流程
• 丰富的可视化输出：提供时域波形图、频谱图、特征分布图及分类结果混淆矩阵

使用方法

1. 准备信号数据：将待分析的信号文件(.mat/.wav/.csv)放置在指定目录
2. 配置参数：在配置文件中设置采样率、信号长度、分类模型等参数
3. 运行主程序：执行主程序启动信号处理与分类流程
4. 查看结果：系统将输出分类结果、置信度、特征分析报告和可视化图表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型信号数据集

文件说明

主程序文件作为整个系统的中枢控制单元，集成了信号加载与格式解析、数据质量控制与预处理、多维度特征提取与筛选、机器学习模型训练与优化、信号类型的自动识别与分类，以及结果可视化与报告生成等核心功能，实现了从原始信号输入到最终分类结果输出的完整处理流程。