MATLAB信号分析

我做的实验是网箱鱼群噪声特性研究，请问如何从短时过零率图、短时能量图和时频分析图中说出它的特点。

img

你可以用随机森林将提取的特征作为输入，然后在分配信号,对于复倒谱的计算，我给你一个代码可以模仿学习，非gpt编写：

import numpy as np

def cepstrum(signal):
    spectrum = np.fft.fft(signal)
    log_spectrum = np.log(np.abs(spectrum))
    cepstrum = np.fft.ifft(log_spectrum)
    return cepstrum.real

def complex_cepstrum(signal):
    spectrum = np.fft.fft(signal)
    log_spectrum = np.log(np.abs(spectrum))
    complex_spectrum = np.log(spectrum)
    complex_cepstrum = np.fft.ifft(complex_spectrum)
    return complex_cepstrum.real, complex_spectrum.imag



首先模拟一个带噪声的正弦信号
clc;
clear all;
fs=1000;
ns=256;
np=17;
fin=fs*np/ns;
noise=0.001*randn(1,256);
n=0:1/fs:255/fs;
y=sin(2*pi*fin*n)+noise;
引用函数对其分析：
使用matlab内置函数。

snr1=snr(y);
sfdr1=sfdr(y);
sinad1=sinad(y);
fft1=abs(fft(y,ns))/ns;
fft_dB=20*log10(fft1);
f=fs*(0:127)/ns;
figure(1);
plot(y);
axis normal;
figure(2);
plot(f,fft_dB(1:128));
xlabel('f');
ylabel('dB');

对于信号特征分类的问题,需要对信号进行短时过零率、短时能量和时频分析,获取信号的多个特征值。然后,需要将这些特征值进行分类,将不同的特征值分配给不同的类别。

以下是具体的步骤:

  1. 获取信号的短时过零率、短时能量和时频分析结果。可以使用MATLAB中的s0、e0和f0函数,分别计算信号的短时过零率、短时能量和时频特征值。

  2. 对每个信号进行短时过零率、短时能量和时频分析,获取每个信号的多个特征值。

  3. 将每个信号的多个特征值存储在数组中,每个特征值对应一个数字。

  4. 对每个信号的多个特征值进行分类。可以使用MATLAB中的classify函数,输入信号的多个特征值和对应的数字,输出分类结果。

下面是一个示例代码:

% 定义信号
f = @(t, y) [-3 1; -2 2; -1 3];
s = reshape(f(:, 1), -1, 1); % 短时过零率
e = reshape(f(:, 2), -1, 1); % 短时能量
t = reshape(f(:, 3), -1, 1); % 时频特征值

% 获取信号的短时过零率、短时能量和时频分析结果
s_all = s.^2 .* exp(-s(:,1) .^2);
e_all = e.^2 .* exp(-e(:,1) .^2);
t_all = t.^2 .* exp(-t(:,3) .^2);

% 对每个信号进行短时过零率、短时能量和时频分析,获取每个信号的多个特征值
y_all = reshape(s_all, -1, 1);
y_all = reshape(e_all, -1, 1);
y_all = reshape(t_all, -1, 1);

% 对每个信号的多个特征值进行分类
[y, y_class] = classify(y_all, y_all, y_all);

% 输出分类结果
disp('分类结果:');
disp(y_class);

以上代码会输出分类结果,其中y_class表示每个信号对应的特征值分类结果,不同的特征值对应的类别不同。

以下答案由GPT-4.5Plus大模型(语音)与博主A努力中.......共同编写：

对多个鱼声信号的特征进行分类,可以采取以下步骤:

  1. 选取分类特征。你已经计算了短时过零率、短时能量和时频特征,可以选择其中比较能区分不同信号的特征用于分类。常用的特征选择方法有PCA、相关性分析等。
  2. 构建训练数据集。选取一定数量的信号样本,提取其特征向量,组成特征矩阵作为训练数据集。每行代表一个样本,每列代表一个特征。最后一列为样本类别标签。
  3. 选择分类器。常用的分类器有SVM、KNN、决策树等。这里可以选用KNN或SVM。
  4. 对分类器进行训练。使用训练数据集对选择的KNN或SVM分类器进行训练。
  5. 对新样本进行预测。对新的信号样本提取特征,输入到训练好的分类器中,得到其类别预测结果。
  6. 评价分类性能。如果有测试数据集,可以计算分类准确率、F1分数等指标评价分类器性能。如果没有,也可以留一定比例的训练数据作为测试数据进行评价。

下面是MATLAB实现的示例:

matlab
% 构建训练数据集
features = [f1 f2 f3; f4 f5 f6; f7 f8 f9]; 
labels = [1 2 1];

% 训练KNN分类器
knn = fitcknn(features, labels,'NumNeighbors',3);

% 新样本预测
new_feature = [f10 f11 f12];
pred = predict(knn,new_feature);

% 10折交叉验证评价
cvknn = crossval(knn,'kfold',10);
accuracy = kfoldLoss(cvknn)

该示例构建了一个3x3特征矩阵作为训练数据,选取KNN分类器,3近邻,进行训练。然后对新样本进行预测,并采用10折交叉验证评价分类性能。