说明：我们将使用小波包分解来提取信号的频带信息，并计算每个频带的能量。接下来，我们将使用libsvm和ANN分类器来对这些频带能量进行分类和预测。这个方法将帮助我们更好地理解信号的特征，并为我们提供更准确的分类结果。

小波包分解 频带能量计算 libsvm ANN分类

说明：EEMD经验模态分解+ANN神经网络分类

keyword=EEMD分解 ANN分类 eemd分类 eemd神经网络 ANN神经网络

说明：用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。

bp ann 分类器

说明：BP—ANN神经网络matlab源代码，主要用于数据预测，图像分类等，分为3层，输入层，输出和隐含层。

BP-ANN 神经网络 数据预测 图像分类

说明：用神经网络对三种信号进行分类,已通过测试，可运行！

神经网络 信号分类 ANN

说明：K近邻分类器，用于模式识别等领域，该程序短小精悍，适合与ANN和SVM进行比较研究，本人多篇论文用到，效果较好。

SVM和KNN svm分类器 svm-knn SVM论文 K.

说明：在matlab环境下，实现鸢尾花数据的人工神经网络分类，只是比较基本的实现BP网络，没有利用现成的命令。

BP--分类--matlab BP鸢尾花分类 IRIS神经网络 iris--ANN ANN-matlab

说明：AMN解决分类问题 用matlab去实现

ANN ANN-matlab

说明：基本分类、预测、回归算法，适合初学者学习，具有注释性，易于理解。

预测算法 回归算法

说明：这是一个matlab程序用于构建人工神经网络模型，可以随意设置层数和单元个数！

matlab-ann ANN-matlab ann-bp ann-number ANN-BP--分类器