SVD-FRFT求最优分数阶变换阶数matlab代码

以下是使用SVD-FRFT算法求解最优分数阶阶数的Matlab代码：

% 假设信号数据为x
% 设置搜索范围
order_range = [0.1:0.1:1.9];

% 将数据分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * length(x));
train_data = x(1:train_size);
test_data = x(train_size+1:end);

% 初始化误差矩阵
err_matrix = zeros(length(order_range), 1);

% 计算不同阶数下的误差
for i = 1:length(order_range)
    order = order_range(i);
    [U, S, V] = svd_frft(train_data, order);
    recon_data = ifrft(S, V);
    err_matrix(i) = norm(train_data - recon_data)^2;
end

% 选择最小误差对应的阶数
[~, min_idx] = min(err_matrix);
opt_order = order_range(min_idx);

上述代码中，`svd_frft`函数用于实现SVD-FRFT算法，`ifrft`函数用于进行傅里叶重构变换。代码中首先将数据分成训练集和测试集，然后在给定的阶数范围内计算不同阶数下的误差，最后选择最小误差对应的阶数作为最优分数阶阶数。