对心音信号提取感知线性预测plp特征系数用什么函数？请写出完整代码

对心电信号（ECG）进行感知线性预测（Perceptual Linear Predictive, PLP）特征系数的提取通常涉及以下步骤：

首先，需要安装一些Python库，如`numpy`、`scipy`和`librosa`（用于信号处理），以及`matplotlib`（可视化）。然后，你可以使用`lpc`函数来计算线性预测系数。

import numpy as np
from scipy.signal import lpc
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了一个处理好的心电信号数组signal (单位通常是mV)
# signal = ... # ECG信号处理后的数据

# 定义窗口大小（采样点数）
frame_size = 512
hop_size = frame_size // 2  # 通常选择帧移一半

# 计算PLP特征
def plp_coefficients(signal, frame_size, hop_size):
    frames = librosa.util.frame(signal, frame_length=frame_size, hop_length=hop_size)
    num_frames = len(frames)

    # 音频帧归一化
    frames -= frames.mean(axis=1)[:, np.newaxis]
    frames /= frames.std(axis=1)[:, np.newaxis]

    # 使用线性预测算法计算PLP系数
    plps = []
    for i in range(num_frames - 1):
        z = np.zeros(frame_size)
        a = lpc(frames[i], M=12)  # 设置预测阶数M（一般取10-20，这里用12作为示例）
        y_pred = frames[i]  # 初始预测值
        for k in range(1, hop_size):
            y_pred = np.convolve(z, a)[:frame_size]  # 预测当前帧
            error = frames[i+k] - y_pred
            z = z[1:] + a * error  # 更新预测滤波器
            plps.append(a)  # 存储每个帧的PLP系数

    return np.array(plps)

# 调用函数并存储结果
plp_coeffs = plp_coefficients(signal, frame_size, hop_size)

# 可视化PLP系数
plt.figure()
plt.plot(plp_coeffs.T)
plt.xlabel('Frame Index')
plt.ylabel('PLP Coefficients')
plt.show()