基于svm的扫频，单音，多音，脉冲，梳状信号的分类识别代码

以下是一个基于SVM的信号分类识别的代码示例，主要对扫频、单音、多音、脉冲和梳状信号进行分类识别。

首先，需要使用Python中的scikit-learn库进行SVM分类器的训练和预测。具体代码如下：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([0, 1, 2, 3])

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练SVM分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测信号类型
X_test = np.array([[2, 3], [6, 7]])
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred)

接下来，需要使用一些信号处理方法来提取信号的特征。对于扫频信号，可以使用傅里叶变换提取频谱特征；对于单音和多音信号，可以使用短时傅里叶变换提取频率特征；对于脉冲信号，可以使用波形分析提取时域特征；对于梳状信号，可以使用自相关函数提取周期特征。

下面是一个示例代码，展示了如何使用这些方法提取信号的特征：

import numpy as np
from scipy import signal

# 扫频信号
sweep = np.sin(np.linspace(0, 2000*np.pi, 10000))
sweep_spectrum = np.abs(np.fft.fft(sweep))

# 单音信号
f1 = 1000
t = np.linspace(0, 1, 1000)
sine = np.sin(2*np.pi*f1*t)
f, t, spec = signal.stft(sine, fs=1000, nperseg=100)
sine_freq = np.sum(spec, axis=1)

# 多音信号
f1 = 1000
f2 = 2000
t = np.linspace(0, 1, 1000)
multi_tone = np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t)
f, t, spec = signal.stft(multi_tone, fs=1000, nperseg=100)
multi_freq = np.sum(spec, axis=1)

# 脉冲信号
pulse = np.zeros(1000)
pulse[500] = 1
pulse_waveform = np.abs(np.fft.fft(pulse))

# 梳状信号
comb = np.zeros(1000)
comb[::50] = 1
comb_corr = np.correlate(comb, comb, mode='full')

# 将特征向量组合为训练数据
X_train = np.vstack((sweep_spectrum, sine_freq, multi_freq, pulse_waveform, comb_corr)).T

# 训练标签
y_train = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练SVM分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测信号类型
X_test = np.vstack((np.abs(np.fft.fft(sweep)), np.sum(spec, axis=1), np.sum(spec, axis=1), np.abs(np.fft.fft(pulse)), np.correlate(comb, comb, mode='full'))).T
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred)

以上代码给出了一个简单的基于SVM的信号分类识别的示例，可以根据实际应用需要进行修改和优化。