MATLAB混合信号分析与处理系统：C均值聚类与BP神经网络集成实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合C均值聚类与BP神经网络，先对模拟信号进行聚类以识别数据模式，再将结果输入神经网络进行智能处理，提升信号分析的准确性与效率。

详 情 说 明

基于C-均值聚类与BP神经网络的混合信号分析与处理系统

项目介绍

本项目实现了一种创新的混合信号处理方法，将C-均值聚类算法与BP神经网络有机结合。系统首先通过C-均值聚类对模拟信号数据进行初步聚类分析，识别数据中的固有模式类别；然后将聚类结果作为BP神经网络的预处理输入，利用神经网络进行深度特征提取和模式识别。该方法能够有效处理复杂信号，实现对信号的智能分类与精准分析。

功能特性

• 混合信号处理：结合聚类分析与神经网络的优势，提高信号处理效率
• 智能模式识别：通过双重算法保障，实现高精度的信号分类
• 可视化分析：提供完整的聚类结果和训练过程可视化展示
• 性能评估：输出全面的模型性能评估指标和分类报告
• 特征提取：自动提取信号重要特征并进行权重分析

使用方法

1. 数据准备：配置模拟信号参数（采样频率、信号长度、噪声水平等）
2. 参数设置：设定聚类数目K值和BP神经网络结构参数
3. 运行分析：执行主程序开始信号处理流程
4. 结果查看：分析输出的可视化结果和性能评估报告

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
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括信号数据模拟生成、C-均值聚类算法实现、BP神经网络构建与训练、结果可视化展示以及性能评估分析等功能模块。该文件完成了从数据输入到结果输出的完整信号处理链条，确保了各算法模块之间的有效衔接与协调工作。