matlab svm信号分类
时间: 2023-09-04 13:06:32 浏览: 44
使用支持向量机(SVM)进行信号分类是一种常见的方法。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于将信号分类为两个类别:
首先,加载数据集和标签:
```matlab
load('signal_data.mat'); % 加载信号数据集
load('signal_labels.mat'); % 加载信号标签(1或-1)
```
接下来,将数据集分为训练集和测试集:
```matlab
train_ratio = 0.7; % 指定训练集所占比例
train_idx = randperm(length(signal_labels), round(length(signal_labels)*train_ratio)); % 随机选取训练集的索引
test_idx = setdiff(1:length(signal_labels), train_idx); % 剩余数据为测试集
train_data = signal_data(train_idx,:);
train_labels = signal_labels(train_idx,:);
test_data = signal_data(test_idx,:);
test_labels = signal_labels(test_idx,:);
```
然后,使用支持向量机进行训练和分类:
```matlab
svm_model = fitcsvm(train_data, train_labels); % 训练支持向量机模型
predicted_labels = predict(svm_model, test_data); % 预测测试集的标签
```
最后,计算分类准确率:
```matlab
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels)/length(test_labels); % 计算分类准确率
```
这是一个简单的 SVM 信号分类示例,你可以根据具体情况进行适当修改。