Matlab一维信号CNN-LSTM分类使用1D CNN-LSTM对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 需要Matlab2022版本2021不知道行不行2020以下肯定不行。 工作如下 1、加载数据一共为200个正常样本和200个异常样本训练集为80%即160正常和160异常一共320条数据测试集为40正常和40异常一共80条数据。 2、构建一维CNN-LSTM模型。 3、训练。 4、测试输出准确率并绘制混淆矩阵。 注包括程序和两个数据文件可以直接运行。 注释详细。 考虑到Matlab搭建1D CNN-LSTM模型的教程较少此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等使用的数据量较少并且数据本身也易于分类换成自己的数据时需要根据实际情况调整网络也可有偿帮忙替换数据。最近在研究一维信号的分类问题尤其是像语音信号、心电图信号这种时间序列数据。正好手头有个Matlab的代码用1D CNN-LSTM模型对一维信号进行二分类感觉挺有意思的分享一下。Matlab一维信号CNN-LSTM分类使用1D CNN-LSTM对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 需要Matlab2022版本2021不知道行不行2020以下肯定不行。 工作如下 1、加载数据一共为200个正常样本和200个异常样本训练集为80%即160正常和160异常一共320条数据测试集为40正常和40异常一共80条数据。 2、构建一维CNN-LSTM模型。 3、训练。 4、测试输出准确率并绘制混淆矩阵。 注包括程序和两个数据文件可以直接运行。 注释详细。 考虑到Matlab搭建1D CNN-LSTM模型的教程较少此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等使用的数据量较少并且数据本身也易于分类换成自己的数据时需要根据实际情况调整网络也可有偿帮忙替换数据。首先这个代码需要Matlab 2022版本2021可能也行但2020以下肯定不行。所以如果你还在用老版本建议先升级一下。1. 加载数据数据一共400个样本200个正常200个异常。训练集占80%也就是160正常和160异常总共320条数据测试集是40正常和40异常总共80条数据。数据文件已经准备好了直接加载就行。% 加载数据 load(normal_data.mat); % 正常样本 load(abnormal_data.mat); % 异常样本 % 合并数据 data [normal_data; abnormal_data]; labels [ones(size(normal_data, 1), 1); zeros(size(abnormal_data, 1), 1)]; % 划分训练集和测试集 cv cvpartition(size(data, 1), HoldOut, 0.2); trainData data(cv.training, :); trainLabels labels(cv.training, :); testData data(cv.test, :); testLabels labels(cv.test, :);2. 构建1D CNN-LSTM模型接下来是构建模型。1D CNN-LSTM模型结合了CNN的特征提取能力和LSTM的时间序列处理能力非常适合处理一维信号。layers [ sequenceInputLayer(1) % 输入层1维信号 convolution1dLayer(3, 16, Padding, same) % 1D卷积层3个滤波器16个通道 reluLayer % ReLU激活函数 maxPooling1dLayer(2, Stride, 2) % 最大池化层 lstmLayer(50, OutputMode, sequence) % LSTM层50个隐藏单元 fullyConnectedLayer(2) % 全连接层2个输出二分类 softmaxLayer % Softmax层 classificationLayer]; % 分类层这里用了1D卷积层提取特征然后通过LSTM层处理时间序列信息最后用全连接层和Softmax层进行分类。3. 训练模型模型构建好后就可以开始训练了。这里用了trainingOptions来设置训练参数。options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 10, ... MiniBatchSize, 32, ... InitialLearnRate, 0.001, ... Verbose, false, ... Plots, training-progress); net trainNetwork(trainData, trainLabels, layers, options);训练过程会显示在Matlab的训练进度图中方便观察模型的学习情况。4. 测试模型训练完成后用测试集来评估模型的性能。输出准确率并绘制混淆矩阵。% 测试模型 predictedLabels classify(net, testData); % 计算准确率 accuracy sum(predictedLabels testLabels) / numel(testLabels); disp([Test Accuracy: , num2str(accuracy)]); % 绘制混淆矩阵 confusionchart(testLabels, predictedLabels);混淆矩阵能直观地展示分类结果看看模型在正常和异常样本上的表现如何。总结这个代码虽然数据量不大但非常适合学习如何用Matlab搭建1D CNN-LSTM模型。如果你有自己的数据可以根据实际情况调整网络结构。当然如果你觉得麻烦也可以有偿帮忙替换数据。总的来说1D CNN-LSTM模型在处理一维信号分类问题上表现不错尤其是像语音、心电图这种时间序列数据。希望这个代码能帮到你如果有问题欢迎交流