基于svm的单音，多音，扫频，脉冲，梳状信号的分类识别matlab代码

以下是一个基于SVM的信号分类识别的MATLAB代码示例。该代码可以对单音、多音、扫频、脉冲和梳状信号进行分类识别。

% 加载数据
load('signals.mat');

% 将数据分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.8,0.2);
Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = Y(trainInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = Y(testInd);

% 特征提取
featureTrain = extractFeatures(Xtrain);
featureTest = extractFeatures(Xtest);

% SVM分类器训练
svmModel = fitcecoc(featureTrain',Ytrain);

% SVM分类器预测
Ypred = predict(svmModel,featureTest');

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);

% 特征提取函数
function features = extractFeatures(signals)
    n = size(signals,2);
    features = zeros(n,5);
    for i=1:n
        signal = signals(:,i);
        features(i,1) = rms(signal);
        features(i,2) = var(signal);
        features(i,3) = max(signal)-min(signal);
        features(i,4) = skewness(signal);
        features(i,5) = kurtosis(signal);
    end
end

在上面的代码中，我们首先加载了信号数据，然后将数据分为训练集和测试集。接下来，我们对训练集和测试集中的信号进行特征提取，提取的特征包括均方根、方差、峰峰值、偏度和峭度。然后，我们使用SVM分类器对提取的特征进行训练，并使用训练好的模型对测试集中的信号进行预测。最后，我们计算分类准确率来评估分类器的性能。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体数据进行修改和调整。