基于svm的单音，多音，扫频，梳状信号分类识别的matlab代码

以下是一个基于SVM的信号分类识别的MATLAB代码，包括单音、多音、扫频和梳状信号的分类。需要注意的是，该代码只是一个示例，需要根据实际情况进行修改和优化。

% 单音、多音、扫频和梳状信号的SVM分类识别

% 加载数据
load('data.mat'); % 数据格式：每行为一个信号，每列为一个采样点

% 数据预处理
X = zscore(data); % 数据标准化

% 标签设置
label = [ones(100,1); 2*ones(100,1); 3*ones(100,1); 4*ones(100,1)]; % 标签分别为1、2、3、4

% 数据分割
cv = cvpartition(label,'HoldOut',0.3); % 70%数据作为训练集，30%数据作为测试集
idx = cv.test;

% 训练集和测试集
X_train = X(~idx,:);
Y_train = label(~idx,:);
X_test = X(idx,:);
Y_test = label(idx,:);

% SVM模型训练
SVMModel = fitcsvm(X_train,Y_train);

% SVM模型测试
Y_predict = predict(SVMModel,X_test);

% 分类精度计算
accuracy = sum(Y_predict==Y_test)/length(Y_test);
fprintf('分类精度为%.2f%%\n',accuracy*100);

需要注意的是，此代码仅适用于具有类似结构和特征的数据集。如果数据集具有不同的特征和结构，则需要进行修改和优化。