matlab中用卷积神经网络实现时频分析的程序

以下是一个使用卷积神经网络实现时频分析的Matlab程序示例：

% 加载数据
load('data.mat') % data为一个大小为[N, M]的矩阵，N为信号长度，M为信号数量

% 将数据分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8; % 训练集占总数据的比例
[trainInd, testInd] = dividerand(size(data, 2), trainRatio, 1-trainRatio);
trainData = data(:, trainInd); % 训练集数据
testData = data(:, testInd); % 测试集数据

% 构建卷积神经网络
layers = [
    sequenceInputLayer(size(data, 1))
    convolution2dLayer([1 64], 64, 'Padding', 'same') % 第一层卷积层，卷积核大小为[1 64]，输出通道数为64
    reluLayer % ReLU激活函数
    maxPooling2dLayer([1 4], 'Stride', [1 4]) % 最大池化层，池化窗口大小为[1 4]，步长为[1 4]
    convolution2dLayer([1 32], 32, 'Padding', 'same') % 第二层卷积层，卷积核大小为[1 32]，输出通道数为32
    reluLayer % ReLU激活函数
    maxPooling2dLayer([1 4], 'Stride', [1 4]) % 最大池化层，池化窗口大小为[1 4]，步长为[1 4]
    fullyConnectedLayer(128) % 全连接层，输出大小为128
    reluLayer % ReLU激活函数
    dropoutLayer(0.5) % Dropout层，Dropout率为0.5
    fullyConnectedLayer(size(data, 1)) % 输出层，输出大小为信号长度
    regressionLayer]; % 回归层

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(trainData, trainData, layers, options);

% 对测试集进行预测
predData = predict(net, testData);

% 绘制原始信号和预测信号的时频图
figure;
subplot(2, 1, 1);
spectrogram(testData(:, 1), hann(256), 128, 256, 1e3, 'yaxis');
title('原始信号');
subplot(2, 1, 2);
spectrogram(predData(:, 1), hann(256), 128, 256, 1e3, 'yaxis');
title('预测信号');

在这个程序中，我们使用了一个卷积神经网络来对信号进行时频分析。具体地，我们将信号视为一个二维图像，将时间维和频率维分别作为图像的行和列，然后使用卷积神经网络对这个二维图像进行处理，得到预测的时频图。在训练时，我们将原始信号作为输入和输出，使用均方误差作为损失函数进行训练。在测试时，我们将测试集输入到训练好的网络中，得到预测信号，然后使用Matlab自带的`spectrogram`函数绘制原始信号和预测信号的时频图，以比较它们的相似程度。