MATLAB实现小波神经网络时序信号分析与预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目集成小波分析与神经网络，构建小波神经网络（WNN）模型，通过多尺度特征提取增强时序信号处理能力。支持信号去噪、分类及预测，适用于金融、生物信号等场景。代码结构清晰，附带示例数据与使用文档。

详 情 说 明

基于小波神经网络的时序信号分析与预测系统

项目介绍

本项目是一种创新的时序信号处理框架，深度融合小波变换的多分辨率分析能力与神经网络的非线性学习机制。系统核心在于构建小波神经网络（WNN）模型，通过小波分解提取信号的时频局部特征，并将这些多尺度特征作为神经网络的输入，从而显著提升模型在处理非平稳、含噪时序数据时的性能。系统提供一体化的解决方案，涵盖信号去噪、模式分类与未来值预测等任务，可广泛应用于金融时间序列分析、生物医学信号（如脑电EEG、心电ECG）处理以及工业设备状态监测等多个领域。

功能特性

• 多功能分析：支持时序信号的去噪重构、模式分类和趋势预测。
• 自适应特征提取：利用小波变换自动提取信号在不同尺度和频率下的特征，增强信息表征能力。
• 灵活的模型架构：集成经典BP神经网络与循环神经网络（RNN）结构，用户可根据任务需求选择配置。
• 自动化工作流：从数据加载、预处理、特征分解、模型训练到结果评估与可视化，实现端到端的自动化处理。
• 参数可配置：允许用户指定小波基函数、神经网络层数与节点数、训练迭代次数等关键参数。
• 全面的结果输出：提供处理后的信号、预测/分类结果、定量性能指标以及多角度可视化图形。

使用方法

1. 数据准备：将待分析的时序数据整理为CSV或MAT格式，确保数据为单列或多列的一维序列。
2. 参数设置：在运行主程序前，根据需要修改脚本中的参数，例如选择小波基函数（如'db4'）、设定神经网络结构（隐藏层节点数）、定义训练周期数等。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成数据读取、小波分解、特征融合、神经网络训练和结果生成全过程。
4. 结果获取：程序运行结束后，将在指定目录生成如下结果：

- denoised_signal.csv：去噪后的重构信号文件。 - prediction_results.csv：分类标签或预测值序列。 - 性能评估报告：包含RMSE（均方根误差）、准确率等指标的文本或图形化摘要。 - 多张可视化图表：如小波分解各层系数图、重构信号对比图、模型训练损失曲线等。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox (若使用RNN结构)
• 硬件建议：至少4GB内存，处理大规模数据或复杂网络结构时建议8GB以上。

文件说明

主程序文件承担了系统的中枢控制职能，其内部逻辑依次实现了：数据载入与初始参数配置、输入信号的预处理与多级小波分解、基于分解系数构建用于神经网络训练的特征集、根据指定结构初始化并训练神经网络模型、利用训练好的模型进行信号重构或预测任务、计算模型性能评价指标，并最终调用绘图函数生成各项分析结果的可视化图像。