基于EEMD-ANN混合算法的非平稳信号分类系统-MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目采用EEMD-ANN混合算法，通过经验模态分解提取非平稳信号的多尺度IMF特征，并结合人工神经网络实现高效分类。适用于生物医学、地震信号等领域的智能信号处理。

详 情 说 明

基于EEMD-ANN混合算法的非平稳信号分类系统

项目介绍

本项目实现了一种结合EEMD（集合经验模态分解）与ANN（人工神经网络）的混合智能分类系统，专门设计用于处理非平稳信号的分类任务。系统通过EEMD算法将复杂的非平稳信号自适应地分解为一系列本征模态函数（IMF），从而提取信号内在的多尺度特征；随后利用ANN神经网络对这些特征进行深度学习，构建出高精度的信号分类模型。该系统在生物医学信号（如EEG、ECG）、机械振动信号分析、金融时间序列预测等多个领域具有广泛的应用价值。

功能特性

• 先进的信号分解：采用EEMD算法，有效抑制模态混叠，实现非平稳信号的稳健分解。
• 多维特征提取：从分解得到的IMF分量中提取能量熵、样本熵等多种统计特征，构建高维特征矩阵。
• 强大的分类模型：利用可配置的ANN网络进行深度学习，具备强大的非线性分类能力。
• 全面的可视化分析：提供信号分解图、IMF频谱、训练过程、混淆矩阵等丰富图表。
• 灵活的模型评估：输出准确率、召回率、F1-score等多种性能指标，便于模型优化。
• 便捷的数据接口：支持.mat、.csv、.txt等多种格式的原始时间序列数据输入。

使用方法

1. 数据准备：将待处理的原始时间序列数据文件（如.mat, .csv, .txt）置于指定数据目录。
2. 参数配置：在脚本或配置文件中设置相关参数，包括：

- 信号采样频率。 - EEMD分解参数（噪声幅度、集成次数）。 - ANN网络结构参数（隐藏层数量、各层神经元数量）。 - 训练数据对应的分类标签。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成：

- 数据读取与预处理。 - EEMD信号分解与IMF特征提取。 - ANN模型训练与验证。 - 结果可视化与性能评估。

1. 结果获取：查看生成的分解结果图、特征矩阵、分类报告以及模型性能评估指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：

- Signal Processing Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox (部分功能可能需要)

• 内存：建议不小于 8 GB RAM（处理大数据集时需求更高）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心工作流程。其功能依次为：启动系统并初始化环境参数；读取用户指定的原始信号数据与对应标签；调用EEMD算法模块对信号进行分解，并完成IMF分量的生成与可视化；接着，从各IMF分量中提取关键特征以构建训练特征集；然后，根据用户设定的结构初始化ANN网络，并使用特征集对其进行训练与验证；最终，系统利用训练好的模型对测试数据进行分类预测，并生成全面的性能评估报告与结果图表。