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基于MATLAB的功率谱熵等特征提取程序

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简介：
本程序利用MATLAB开发，旨在高效计算信号的功率谱熵及其他关键特征，适用于各类信号处理与分析任务。 该资源为试用版代码~一行代码快速实现特征提取！理论讲解请参考相关文献。 函数功能：特征提取 输入参数： - data：待处理的时域信号数据，可以是二维数组，行列方向需正确无误。 - options：其他设置选项，采用结构体方式导入。 - featureNamesCell：需要进行特征提取的名称列表，该变量为cell类型。其中包含的字符串代表特定特征名称。 目前支持以下8种特征（2022.7.10）： - psdE：功率谱熵 - svdpE：奇异谱熵 - eE：能量熵 - ApEn：近似熵 - SampleEn：样本熵 - FuzzyEn：模糊熵 - PerEn：排列熵

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  • 基于MATLAB的功率谱熵等特征提取程序
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    本程序利用MATLAB开发，旨在高效计算信号的功率谱熵及其他关键特征，适用于各类信号处理与分析任务。 该资源为试用版代码~一行代码快速实现特征提取！理论讲解请参考相关文献。 函数功能：特征提取 输入参数： - data：待处理的时域信号数据，可以是二维数组，行列方向需正确无误。 - options：其他设置选项，采用结构体方式导入。 - featureNamesCell：需要进行特征提取的名称列表，该变量为cell类型。其中包含的字符串代表特定特征名称。 目前支持以下8种特征（2022.7.10）： - psdE：功率谱熵 - svdpE：奇异谱熵 - eE：能量熵 - ApEn：近似熵 - SampleEn：样本熵 - FuzzyEn：模糊熵 - PerEn：排列熵
     
  • 基于MATLAB的轴承小波包熵特征提取程序
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    本程序利用MATLAB开发，采用小波包变换与熵值分析相结合的方法，有效提取轴承故障信号特征，为机械设备状态监测提供技术支持。 对滚动轴承振动信号进行小波包熵提取，并绘制各个频带上的小波包熵值的图表。代码包含详细注释，适合有一定MATLAB基础且易于理解的人使用。
     
  • 基于MATLAB的信号特征提取程序
    优质
    本软件是一款利用MATLAB开发的信号处理工具，专注于从复杂信号中高效准确地提取关键特征。通过优化算法实现快速分析和数据挖掘，适用于科研与工程应用。 通常用于信号分析，在提取特征值组成特征向量后进行模式识别，并应用于机器视觉的处理开发。
     
  • 基于LMD和能量熵的特征提取
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    本研究提出了一种结合局部子带相关性(LMD)与能量熵的音频特征提取方法，有效提升了模式识别性能，在多种数据集上表现出优越的效果。 首先对信号进行LMD分解，然后通过方差贡献率选择IMF分量，并计算能量熵。此方法值得尝试，可以运行，请给予好评！
     
  • 基于蚁群算法的拉曼光谱特征峰提取Matlab程序
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    本简介介绍了一种使用蚁群优化算法在MATLAB环境中实现的拉曼光谱特征峰自动提取方法。该程序能够有效识别并量化复杂背景下的化学分子特征，为材料科学和生物医学分析提供了强大的工具。 利用蚁群算法计算提取拉曼光谱特征峰的Matlab语言编程实现。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
    优质
    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • GA特征提取_光谱分析_光谱特征提取-war21r
    优质
    本项目专注于利用GA（遗传算法）进行高效的光谱特征提取与分析，旨在优化光谱数据处理流程，提高特征识别准确性。 使用GA提取特征，数据为高光谱数据及感兴趣区域数据，最后一列为标签。
     
  • 功率谱密度与信号特征提取-Matlab代码(DE和PSD):...
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    本资源提供了一套利用Matlab进行数据处理的代码，专注于通过经验模式分解（EMD）及功率谱密度分析来提取复杂信号中的关键特征。此工具包适用于信号处理的研究者和技术开发人员，助力深入理解信号内在特性及其频域表现。 功率谱密度代码用于在Matlab环境中提取信号的DE（差分熵）和PSD（功率谱密度）特征。提供两种版本：Matlab与Python。 输入参数： - data[n*m]：表示数据矩阵，其中n代表电极数量，m代表时间点。 - stft_para.stft：短时傅里叶变换的相关设置。 - stft_para.nfrequency_domains：每个频率域的采样率。 - stft_para.fStart：各频带开始频率。 - stft_para.fEnd：各频带结束频率。 - stft_para.window：每个样本点窗口长度（秒）。 - stft_para.fs：原始信号采样率。 输出参数： - psd, DE[n*l*k]：表示功率谱密度和差分熵特征值，其中n代表电极数量，l代表窗口数，k代表频率带。
     
  • 基于MATLAB的语音特征参数提取程序
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    本程序利用MATLAB开发，旨在高效地提取和分析语音信号的特征参数。适用于声学、语言处理及语音识别等领域研究。 主要内容是关于时域特征参数的提取代码。这包括语音信号的短时能量、过零率、清音自相关和浊音自相关的计算。
     
  • 基于MATLAB的FFT单边谱与双边谱特征提取及信号重构程序
    优质
    本程序基于MATLAB开发，实现FFT算法以获取信号的单边谱和双边谱，并进行特征提取与信号重构，适用于频域分析与处理。 本段落介绍了一种FFT单边谱双边谱特征提取及信号重构的MATLAB程序。该程序包含两种频谱图绘制方法，并可以直接用于FFT分析、特征提取以及选择特定频率带进行IFFT信号重构。整个过程已封装成函数，用户只需提供原始信号和采样频率即可完成FFT分析。