时频域统计特征.zip_信号特征_时域信号特征_时域提取_时域频域特征

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93 浏览量 2022-07-14 09:58:19 上传评论 2 收藏 90KB ZIP 举报

在信号处理领域，时频域分析是理解和解析复杂信号的关键技术。时频域统计特征能够提供信号在不同时间点上的频率成分变化，这对于后续的模式识别、特征选择和特征提取至关重要。下面我们将深入探讨这些概念及其重要性。我们要理解“时域信号特征”。时域特征是直接对信号原始波形进行分析得到的特性，例如均值、峰值、峰-峰值、自相关函数、峭度、偏斜度等。这些特征可以直接反映信号在时间轴上的行为，对于检测瞬态事件或周期性模式非常有用。例如，信号的均值可以表示其整体趋势，而峰值则可能揭示信号的突变或振荡。接着，我们讨论“时域提取”。时域提取通常涉及将信号分割成小段，并计算每段的时域特征。这允许我们捕捉信号随时间变化的行为，比如通过滑动窗口方法追踪信号的局部特性。此外，它还可以帮助我们发现信号中的突变点、周期性和非线性行为。然后，我们转向“时域频域特征”和“频域特征”。频域特征是通过傅里叶变换或其他类似的转换（如小波变换）将信号从时域转换到频域后获得的。频域表示展示了信号的能量分布于各个频率成分。常见的频域特征包括频谱功率、主频率、带宽等。这些特征有助于识别信号的稳定频率或频率变化，对于滤波、分类和通信信号的解调特别重要。 “TFF.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于计算时频域特征。MATLAB是信号处理中常用的工具，它提供了丰富的库函数，如fft用于快速傅里叶变换，以及各种窗口函数来改善频谱分析的精度。"参数介绍.PNG"可能是这个脚本的参数说明，展示了如何配置这些参数以适应不同的信号分析需求。时频域统计特征的分析是信号处理的一个重要方面，它结合了时域和频域的优点，能够全面地描述信号的动态行为。在实际应用中，如生物医学信号分析、语音识别、图像处理和通信系统等领域，时频域特征的提取对于数据的预处理和模型训练都起着关键作用。通过MATLAB等工具，我们可以有效地计算和利用这些特征，以提高算法的性能和准确性。

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时频域统计特征.zip （2个子文件）

TFF.m 2KB

参数介绍.PNG 104KB

function Feature=TFF(x,fs) %% 提取时频域特征 N=length(x); x=x-mean(x); nfft= 2^nextpow2(length(x)); %化为基2的序列 datafft=fft(x,nfft); %xf=fs*(0:nfft/2-1)/nfft; xf=fs*(1:nfft/2)/nfft; ya=2*abs(datafft(1:nfft/2))/nfft; K=nfft/2; %% T1 均值 T1=sum(x)/N; %% T2 sum2=0; for i=1:N q=(x(i)-T1)^2; sum2=sum2+q; end T2=sqrt(sum2/(N-1)); %% T3 sum3=0; for i=1:N q=sqrt(abs(x(i))); sum3=sum3+q; end T3=(sum3/N)^2; %% T4 sum4=0; for i=1:N q=(x(i))^2; sum4=sum4+q; end T4=sqrt(sum4/N); %% T5 T5=max(abs(x)); %% T6 sum6=0; for i=1:N q=(x(i)-T1)^3; sum6=sum6+q; end T6=sum6/((N-1)*(T2)^3); %% T7 sum7=0; for i=1:N q=(x(i)-T1)^4; sum7=sum7+q; end T7=sum7/((N-1)*(T2)^4); %% T8 T8=T5/T4; %% T9 T9=T5/T3; %% T10 sum10=0; for i=1:N q=abs(x(i)); sum10=sum10+q; end T10=T4/(sum10/N); %% T11 T11=T5/(sum10/N); %% F1 均值 F1=sum(ya)/K; %% F2 stm2=0; for i=1:K q=(ya(i)-F1)^2; stm2=stm2+q; end F2=stm2/(K-1); %% F3 stm3=0; for i=1:K q=(ya(i)-F1)^3; stm3=stm3+q; end F3=stm3/(K*(F2)^(3/2)); %% F4 stm4=0; for i=1:K q=(ya(i)-F1)^4; stm4=stm4+q; end F4=stm4/(K*(F2^2)); %% F5 stm5=0; for i=1:K q=xf(K-1)*ya(i); stm5=stm5+q; end F5=stm5/sum(ya); %% F6 stm6=0; for i=1:K q=((xf(i)-F5)^2)*ya(i) stm6=stm6+q; end F6=sqrt(stm6/K) %% F7 stm7=0; for i=1:K q=ya(i)*((xf(i))^2); stm7=stm7+q; end F7=sqrt(stm7/sum(ya)); %% F8 stm8=0; for i=1:K q=ya(i)*(xf(i))^4; stm8=stm8+q; end F8=sqrt(stm8/stm7); %% F9 F9=stm7/sqrt(sum(ya)*stm8); %% F10 F10=F6/F5; %% F11 stm11=0; for i=1:K q=ya(i)*(xf(i)-F5)^3; stm11=stm11+q; end F11=stm11/(K*F6^3); %% F12 stm12=0; for i=1:K q=ya(i)*(xf(i)-F5)^4; stm12=stm12+q; end F12=stm12/(K*F6^4); %% F13 stm13=0; for i=1:K q=ya(i)*sqrt(xf(i)-F5); stm13=stm13+q; end F13=stm13/(K*sqrt(F6)); Feature=(abs([T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T10,T11,F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F11,F12,F13]));