基于BP神经网络的多类信号分类识别系统

资 源 简 介

本项目旨在利用误差反向传播（Back Propagation）神经网络实现对复杂信号序列的自动化提取与精准分类。系统通过MATLAB平台构建，首先对采集到的原始信号进行预处理，包括数字滤波去噪、信号平滑以及幅值归一化处理，以消除随机干扰对分类精度的影响。核心功能模块涵盖了信号特征工程与神经网络建模两大环节：在特征提取阶段，系统提取信号的时域统计量（如方差、能量、峭度因子）及频域特征（如重心频率、功率谱密度分布），构建高维特征映射向量；在神经网络建模阶段，通过逻辑sigmoid或tanh转换函数建立多层感知

详 情 说 明

基于BP神经网络的多类信号分类识别系统

项目介绍

本项目是一款基于误差反向传播（Back Propagation）神经网络开发的自动化信号识别系统。系统旨在解决复杂信号序列在受到噪声干扰情况下的分类难题。通过MATLAB环境，系统实现了从原始信号模拟生成、数据预处理、多维特征工程到深度神经网络建模的全流程。该系统能够有效地从非线性、非平稳的信号中提取关键指纹特征，并利用BP神经网络强大的非线性映射能力，将其精确划分至对应的物理类别。该方案可广泛迁移至工业设备健康监测、生物医学信号分析、雷达探测等多个领域。

功能特性

1. 多类信号动态仿真：系统内置了正弦波、方波、三角波及随机噪声四类标准信号的生成模块，支持随机频率注入及加性高斯白噪声干扰。
2. 鲁棒的预处理机制：集成了数字滤波平滑算法与幅值归一化技术，有效削减信号随机波动，统一特征量纲。
3. 多维特征提取引擎：涵盖时域统计学特征与频域能量特征，构建高维度的信号特征空间。
4. 柔性神经网络架构：采用双隐藏层设计，用户可根据任务复杂度灵活调整各层神经元数量与网络超参数。
5. 直观的性能评估体系：自动生成均方误差（MSE）收敛曲线、多类混淆矩阵及预测比对散点图，直观展现分类鲁棒性。

系统控制与逻辑实现

系统的核心执行逻辑严格遵循信号处理与机器学习的标准流水线：

1. 数据采集与生成：

系统通过1000Hz的采样频率，为每个类别生成固定长度的时间序列。通过引入随机频率变量和随机噪声幅值，确保生成的训练样本具有足够的泛化能力，涵盖了正弦、方波、锯齿波及纯随机噪声四种模式。

1. 信号增强预处理：

为了模拟真实环境下的去噪过程，系统调用五点三次平滑算法对原始信号进行滑动平均处理。随后，通过线性映射将所有信号序列的幅值统一缩放至[-1, 1]区间，确保后续特征提取的数值稳定性。

1. 高维特征工程：

系统从每个信号样本中提取五个关键特征： * 时域维度：计算方差（反映波动强度）、能量（反映信号规模）及峭度因子（反映波形分布的尖锐程度）。 * 频域维度：利用快速傅里叶变换（FFT）分析功率谱密度，提取重心频率（反映频谱重心位置）以及功率谱密度的均值。 这五类特征共同构成了输入神经网络的特征矩阵。

1. 数据组织与标准化：

系统对所有样本进行随机打乱处理，以消除样本序列的顺序偏差。按照80/20的比例划分训练集与测试集。针对神经网络对输入权重的敏感性，系统对特征向量进行了基于mapminmax的归一化处理（[0, 1]区间）。

1. BP模型构建与训练：

模型采用 patternnet 构建，其核心架构包含两个隐藏层（神经元配置分别为15和10）。系统定义了梯度下降的学习策略，将学习率设为0.01。训练过程中，系统利用误差修正机制不断调整权值矩阵，目标是使损失函数（MSE）达到设定的收敛阈值。

1. 系统判别与输出分析：

模型训练完成后，系统自动对测试集进行前向推理。通过将神经网络输出的One-hot编码还原为类别标签，计算分类准确率，并输出详细的识别效果对照表。

关键算法与实现细节

1. 特征映射算法：系统不仅使用了常规的时域统计量，还通过FFT计算重心频率。该算法利用频谱分量的加权平均值描述信号的主频率分布，对于区分正弦波与窄带噪声具有极高的辨识度。
2. 标签编码转换：为了适配多分类神经网络，系统实现了自定义的One-hot编码转换函数。该函数将单一的类别标签（1-4）转化为稀疏矩阵形式，使网络最后一层能够通过竞争学习机制输出每个类别的置信概率。
3. 激活与优化机制：系统通过双层感知器架构配合逻辑转换函数，实现了对非线性特征空间的分割。利用带动量的梯度下降优化器（隐含在patternnet中），在保证收敛速度的同时避免陷入局部最优解。
4. 标准化映射（mapminmax）：在训练集与测试集之间，系统严格执行了“先提取训练集参数，再应用至测试集”的标准化策略，确保了评估过程的客观性，防止了数据泄露问题。

使用方法

1. 确保计算机安装有MATLAB R2018b或更高版本。
2. 系统需具备Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）和Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱）。
3. 直接运行主程序脚本。
4. 运行结束后，系统将弹出绘图窗口显示：

* MSE误差随训练迭代步数下降的过程。 * 测试集的分类混淆矩阵。 * 预测类别与实际类别的直观比对图。

1. 在MATLAB命令行窗口（Command Window）中可查看详细的性能评估报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB 2018b 及以上版本。
• 硬件要求：建议内存 8GB 以上，用于处理大规模信号数据集时保证运行流畅。
• 依赖包：信号处理工具箱、神经网络工具箱。