基于支持向量机的脑电信号多分类MATLAB系统

资 源 简 介

本项目开发了一个完整的脑电信号多分类系统，使用MATLAB实现了数据预处理、特征提取、SVM模型训练和分类预测功能，可识别运动想象、情绪状态等多种脑电模式，适用于脑电数据分析与模式识别研究。

详 情 说 明

基于支持向量机的脑电信号多分类系统

项目介绍

本项目开发了一个利用支持向量机对脑电信号进行分类的自动化系统。系统实现了完整的EEG信号处理流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和分类预测。该系统能够有效识别不同脑电模式（如运动想象、情绪状态或病理特征等），并提供图形化界面展示分类结果和模型性能指标。

功能特性

• 完整的处理流程：集成数据预处理、特征提取、模型训练和分类预测全流程
• 多种信号预处理技术：支持滤波、去噪、归一化等预处理操作
• 丰富的特征提取方法：提供时频域特征提取（功率谱密度、小波变换等）
• 灵活的SVM分类器：支持多种核函数选择和参数优化功能
• 直观的结果可视化：生成混淆矩阵、性能指标报告和特征重要性分析
• 模型持久化：可保存训练好的SVM模型供后续使用

使用方法

1. 准备输入数据：

- 原始EEG信号数据（.mat或.edf格式） - 信号采样率参数（如256Hz, 512Hz等） - 通道位置信息文件 - 类别标签数据（对应每个样本的类别标识） - 可选参数配置（滤波器设置、特征选择参数、SVM超参数）

1. 运行主程序：执行主程序文件启动系统

1. 查看输出结果：

- 分类准确率、精确率、召回率等性能指标报告 - 混淆矩阵可视化图表 - 特征重要性排序列表 - 训练好的SVM模型文件（.mat格式） - 实时分类预测结果（类别标签及概率分布） - 信号预处理和特征提取的中间结果图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持.mat和.edf文件格式读取

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括数据读取与验证、信号预处理流程控制、多种特征提取方法的实现、支持向量机模型的训练与优化、分类预测执行、结果可视化生成以及模型文件的保存与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的顺序执行，并负责用户交互界面的管理。