matlab电信号分析方法
时间: 2023-12-12 07:35:29 浏览: 34
基于引用[1]提供的信息,以下是一些MATLAB中用于肌电信号分析的方法:
1. 读取和预处理EMG数据
```matlab
% 读取EMG数据
emg_data = load('emg_data.txt');
% 预处理EMG数据
% 带通滤波器
[b,a] = butter(4,[20 500]/(1000/2),'bandpass');
emg_filtered = filtfilt(b,a,emg_data);
% 整流
emg_rectified = abs(emg_filtered);
% 移动平均
window_size = 100;
emg_ma = movmean(emg_rectified,window_size);
```
2. 特征提取
```matlab
% 时域特征
% 均值
emg_mean = mean(emg_ma);
% 方差
emg_var = var(emg_ma);
% 标准差
emg_std = std(emg_ma);
% 频域特征
% 快速傅里叶变换
emg_fft = fft(emg_ma);
% 幅值谱
emg_amp = abs(emg_fft);
% 功率谱密度
emg_psd = emg_amp.^2/length(emg_fft);
% 频率向量
f = linspace(0,1000,length(emg_fft));
% 能量
emg_energy = sum(emg_psd);
```
3. 分类器训练和测试
```matlab
% 分类器训练
% 将特征向量和标签放入表格中
features = table(emg_mean,emg_var,emg_std,emg_energy);
labels = categorical({'gesture1','gesture2','gesture3','gesture4'});
training_data = [features labels];
% 训练支持向量机分类器
svm_model = fitcecoc(training_data(:,1:4),training_data(:,5));
% 分类器测试
% 读取测试数据
test_data = load('test_data.txt');
% 预处理测试数据
test_filtered = filtfilt(b,a,test_data);
test_rectified = abs(test_filtered);
test_ma = movmean(test_rectified,window_size);
% 提取测试数据特征
test_mean = mean(test_ma);
test_var = var(test_ma);
test_std = std(test_ma);
test_fft = fft(test_ma);
test_amp = abs(test_fft);
test_psd = test_amp.^2/length(test_fft);
test_energy = sum(test_psd);
% 将测试数据特征放入表格中
test_features = table(test_mean,test_var,test_std,test_energy);
% 使用训练好的分类器进行预测
predicted_label = predict(svm_model,test_features);
```
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