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：

% 加载数据
load('signal_data.mat');

% 将数据集分为训练集和测试集
[train_set, test_set] = split_data(signal_data);

% 提取特征
train_features = extract_features(train_set);
test_features = extract_features(test_set);

% 标准化特征
[train_features, mu, sigma] = zscore(train_features);
test_features = normalize(test_features, mu, sigma);

% 训练SVM模型
svm_model = train_svm(train_features, train_set.labels);

% 在测试集上测试模型
predicted_labels = predict_svm(svm_model, test_features);

% 计算分类准确率
accuracy = calculate_accuracy(predicted_labels, test_set.labels);

% 输出结果
disp(['分类准确率为：', num2str(accuracy)]);

其中，`split_data`函数用于将数据集分为训练集和测试集，`extract_features`函数用于从信号中提取特征，`train_svm`函数用于训练SVM模型，`predict_svm`函数用于在测试集上测试模型，`calculate_accuracy`函数用于计算分类准确率。

需要注意的是，特征提取的方法和SVM的参数设置对分类准确率影响很大，需要根据具体信号类型和数据集进行调整。