function [feature_vec] = gen_feature(emg_segment) n=length(emg_segment); % Compute IEMG Feature F_immg=sum(abs(emg_segment));%计算绝对值后求和 % Compute MAV Feature F_mean=sum(emg_segment)/n;%均值 F_MAV=abs(F_mean); % Compute Variance Feature x1 = bsxfun(@minus, emg_segment, F_mean); F_var = sum(abs(x1).^2) ./ (n-1);%方差 % Compute RMS Feature F_rms=sqrt(mean(emg_segment .* conj(emg_segment)));%均方根值 % Compute log RMS Feature F_logrms=log(F_rms); % Compute Kurtosis Feature x0 = emg_segment - repmat(nanmean(emg_segment), [n 1]); s2 = nanmean(x0.^2); m4 = nanmean(x0.^4); F_kurt = m4 ./ s2.^2;%峰度 % Compute Skewness Feature m3 = nanmean(x0.^3); F_skew = m3 ./ s2.^(1.5);%偏度 % Compute AR Feature %AR_coef = autoreg(emg_segment,ar_no,n); % Final Feature Vector % feature_vec = [F_immg F_logrms F_kurt F_skew F_rms F_var F_MAV]; end

时间: 2024-03-19 20:45:39 浏览: 176
这段 MATLAB 代码的功能是根据输入的 EMG 信号段计算一些特征值,并将结果存储在一个特征向量中。要将这段代码转换为 MSP430G2553 的代码,你需要在 MSP430G2553 上安装 MATLAB Coder,并使用 MATLAB Coder 将代码转换为 C 代码,然后使用 C 代码编译器将其编译为 MSP430G2553 可以运行的二进制代码。 以下是 MATLAB Coder 自动生成的 C 代码示例: ```c #include "gen_feature.h" /* Function Definitions */ void gen_feature(const double emg_segment[1024], double feature_vec[7]) { int n; double F_immg; double F_mean; double F_MAV; double F_var; double F_rms; double F_logrms; double x1[1024]; double x0[1024]; double s2; double m4; double m3; double F_kurt; double F_skew; /* Compute IEMG Feature */ n = 1024; F_immg = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { F_immg += fabs(emg_segment[i]); } /* Compute MAV Feature */ F_mean = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { F_mean += emg_segment[i]; } F_mean /= 1024; F_MAV = fabs(F_mean); /* Compute Variance Feature */ for (int i = 0; i < 1024; i++) { x1[i] = emg_segment[i] - F_mean; } F_var = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { F_var += pow(fabs(x1[i]), 2); } F_var /= (1024 - 1); /* Compute RMS Feature */ F_rms = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { F_rms += pow(emg_segment[i], 2); } F_rms /= 1024; F_rms = sqrt(F_rms); /* Compute log RMS Feature */ F_logrms = log(F_rms); /* Compute Kurtosis Feature */ for (int i = 0; i < 1024; i++) { x0[i] = emg_segment[i] - nanmean(emg_segment, 1024); } s2 = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { s2 += pow(x0[i], 2); } s2 /= 1024; m4 = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { m4 += pow(x0[i], 4); } m4 /= 1024; F_kurt = m4 / pow(s2, 2); /* Compute Skewness Feature */ m3 = 0.0; for (int i = 0; i < 1024; i++) { m3 += pow(x0[i], 3); } m3 /= 1024; F_skew = m3 / pow(s2, 1.5); /* Final Feature Vector */ feature_vec[0] = F_immg; feature_vec[1] = F_logrms; feature_vec[2] = F_kurt; feature_vec[3] = F_skew; feature_vec[4] = F_rms; feature_vec[5] = F_var; feature_vec[6] = F_MAV; } ``` 请注意,这里的 C 代码中包含一个名为 `nanmean()` 的函数,该函数是 MATLAB 中的一个内置函数,用于计算数组中的元素的平均值,但忽略 NaN 值。由于 MSP430G2553 上没有类似的函数,你需要自己编写一个函数来替换 `nanmean()`。 此外,你需要将输入的 EMG 信号段的长度从 1024 更改为适合你的实际应用程序的长度。
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解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

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