matlab特征提取代码
时间: 2023-09-11 21:06:27 浏览: 59
Matlab提供了许多特征提取函数和工具箱。这里提供一些常用的特征提取代码示例:
1. 基于时域的特征提取
```matlab
% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio.wav');
% 计算短时能量
winLen = round(0.02 * fs); % 窗口长度为20ms
energy = buffer(x.^2, winLen, 0, 'nodelay');
energy = sum(energy);
% 计算短时过零率
zcr = buffer(x, winLen, 0, 'nodelay');
zcr = sign(zcr) .* [zeros(1, size(zcr,2)); diff(sign(zcr))];
zcr = sum(abs(zcr)) / (2*winLen);
% 计算短时平均幅度
amp = buffer(abs(x), winLen, 0, 'nodelay');
amp = mean(amp);
% 将特征拼接成向量
featVec = [energy, zcr, amp];
```
2. 基于频域的特征提取
```matlab
% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('audio.wav');
% 计算短时傅里叶变换
winLen = round(0.02 * fs); % 窗口长度为20ms
nfft = 2^nextpow2(winLen);
stft = spectrogram(x, winLen, 0, nfft, fs);
% 计算能量谱密度
psd = abs(stft).^2 / winLen;
% 计算频带能量比
freqRange = [0, 2000]; % 感兴趣的频率范围
freqBins = round(freqRange / fs * nfft) + 1;
energy = sum(psd(freqBins(1):freqBins(2), :), 1);
energyRatio = energy / sum(energy);
% 计算梅尔频率倒谱系数
numCoeffs = 12; % 系数个数
melFilterBank = melFilterBank(fs, nfft, numCoeffs);
melSpectrum = log10(melFilterBank * psd);
mfcc = dct(melSpectrum);
% 取出特征向量
featVec = [energyRatio, mfcc];
```
3. 基于图像的特征提取
```matlab
% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');
% 提取颜色直方图特征
histR = imhist(img(:,:,1));
histG = imhist(img(:,:,2));
histB = imhist(img(:,:,3));
featVec = [histR; histG; histB];
% 提取纹理特征
grayImg = rgb2gray(img);
glcm = graycomatrix(grayImg, 'NumLevels', 256, 'GrayLimits', []);
stats = graycoprops(glcm, 'Contrast', 'Energy', 'Homogeneity');
featVec = [stats.Contrast, stats.Energy, stats.Homogeneity];
```
这些代码只是一些示例,特征提取的方法和参数设置应该根据具体任务进行选择和调整。