matlab卷积神经网络信号特征提取示例代码

在MATLAB中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）常用于信号处理和图像识别任务，包括特征提取。这里是一个简单的例子，展示如何使用深度学习工具箱建立一个基本的CNN模型来对信号进行特征提取：

% 导入所需的库
clear all;
close all;
gpuDevice(0); % 如果有GPU，设置默认设备

% 加载信号数据 (假设是时间序列数据)
load('your_signal.mat'); % 替换为实际信号文件名

% 数据预处理，如归一化、reshape为合适尺寸等
data = normalize(data);
data = reshape(data, [numSamples, numChannels, signalLength]);

% 定义CNN结构
layers = [
    imageInputLayer([numChannels signalLength]) % 输入层
    convolution2dLayer(kernelSize, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer % 批量标准化
    reluLayer % 激活函数
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 最大池化层
    fullyConnectedLayer(numFeatures) % 全连接层 (用于降低维度并提取特征)
    softmaxLayer % 输出层 (如果用于分类)
];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MaxEpochs', epochs, ... % 设置训练轮数
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ... % 批大小
    'Plots', 'training-progress' % 显示训练进度图
);

net = trainNetwork(data, labels, layers, options);

% 对新信号进行特征提取
newSignal = ... % 新输入信号处理步骤
features = activations(net, newSignal, 'fc1'); % 提取全连接层1的特征