clear all; close all; clc; % Time Domain 0 to T T = 2560; %这里改数据量 fs = 1/T; t = (1:T)/T; freqs = 2*pi*(t-0.5-1/T)/(fs); % center frequencies of components f = xlsread('acc_00001.csv','F1:F2560'); %load ("Bearing1_1.mat",'h') % some sample parameters for VMD alpha = 1000; % moderate bandwidth constraint tau = 0; % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement) K = 16; % 4 modes DC = 0; % no DC part imposed init = 1; % initialize omegas uniformly tol = 1e-7; %--------------- Run actual VMD code [u, u_hat, omega] = VMD(f, alpha, tau, K, DC, init, tol); subplot(size(u,1)+1,2,1); plot(t,f,'k');grid on; title('VMD分解'); subplot(size(u,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');grid on; title('对应频谱'); for i = 2:size(u,1)+1 subplot(size(u,1)+1,2,i*2-1); plot(t,u(i-1,:),'k');grid on; subplot(size(u,1)+1,2,i*2); plot(freqs,abs(fft(u(i-1,:))),'k');grid on; save emd_data u end %---------------run EMD code imf = emd(f); figure; subplot(size(imf,1)+1,2,1); plot(t,f,'k');grid on; title('EMD分解'); subplot(size(imf,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');grid on; title('对应频谱'); for i = 2:size(imf,1)+1 subplot(size(imf,1)+1,2,i*2-1); plot(t,imf(i-1,:),'k');grid on; subplot(size(imf,1)+1,2,i*2); plot(freqs,abs(fft(imf(i-1,:))),'k');grid on; save vmd_data imf end 解释一下这个程序并在每一行后面加上备注

时间: 2024-03-20 09:39:29 浏览: 118
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ga_main_gamain_tic函数_遗传算法源码_AllClear_

这个程序主要是进行信号分解的比较,其中使用了两种方法:VMD和EMD。下面是每一行代码的注释: ```matlab % 清空变量、关闭所有图形窗口、清空命令窗口 clear all; close all; clc; % 时间域范围0到T,这里T=2560,可以根据实际情况修改 T = 2560; fs = 1/T; % 生成频率坐标轴,用于后面的频域显示 t = (1:T)/T; freqs = 2*pi*(t-0.5-1/T)/(fs); % 从CSV文件中读入数据(这里读取了第一列的数据),可以根据实际情况修改 f = xlsread('acc_00001.csv','F1:F2560'); % 设置VMD的参数 alpha = 1000; % moderate bandwidth constraint tau = 0; % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement) K = 16; % 4 modes DC = 0; % no DC part imposed init = 1; % initialize omegas uniformly tol = 1e-7; % 调用VMD进行信号分解 [u, u_hat, omega] = VMD(f, alpha, tau, K, DC, init, tol); % 显示原始信号和对应的频域图像 subplot(size(u,1)+1,2,1); plot(t,f,'k');grid on; title('VMD分解'); subplot(size(u,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');grid on; title('对应频谱'); % 遍历每一个分解出来的模态分量 for i = 2:size(u,1)+1 % 显示该模态分量的时域和频域图像,并将分解结果保存到文件中 subplot(size(u,1)+1,2,i*2-1); plot(t,u(i-1,:),'k');grid on; subplot(size(u,1)+1,2,i*2); plot(freqs,abs(fft(u(i-1,:))),'k');grid on; save emd_data u end % 调用EMD进行信号分解 imf = emd(f); % 显示原始信号和对应的频域图像 figure; subplot(size(imf,1)+1,2,1); plot(t,f,'k');grid on; title('EMD分解'); subplot(size(imf,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');grid on; title('对应频谱'); % 遍历每一个分解出来的IMF分量 for i = 2:size(imf,1)+1 % 显示该IMF分量的时域和频域图像,并将分解结果保存到文件中 subplot(size(imf,1)+1,2,i*2-1); plot(t,imf(i-1,:),'k');grid on; subplot(size(imf,1)+1,2,i*2); plot(freqs,abs(fft(imf(i-1,:))),'k');grid on; save vmd_data imf end ```
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clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数: % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数: % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数: % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数: % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算,得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数: % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数: % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

请解释这段M代码的作用:close all;clear;clc; sig=load('ecg_60hz_200.dat'); N=length(sig); fs=200; t=[0:N-1]/fs; figure(1);subplot(4,2,1);plot(sig) title('Original Signal') %% % Low Pass Filter b=1/32*[1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1]; a=[1 -2 1]; sigL=filter(b,a,sig); subplot(4,2,3);plot(sigL) title('Low Pass Filter') subplot(4,2,4);zplane(b,a) %% % High Pass Filter b=[-1/32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1/32]; a=[1 -1]; sigH=filter(b,a,sigL); subplot(4,2,5);plot(sigH) title('High Pass Filter') subplot(4,2,6);zplane(b,a) %% % Derivative Base Filter b=[1/4 1/8 0 -1/8 -1/4]; a=[1]; sigD=filter(b,a,sigH); subplot(4,2,7);plot(sigD) title('Derivative Base Filter') subplot(4,2,8);zplane(b,a) %% % be tavane 2 miresanim sigD2=sigD.^2; %% % normalization signorm=sigD2/max(abs(sigD2)); %% h=ones(1,31)/31; sigAV=conv(signorm,h); sigAV=sigAV(15+[1:N]); sigAV=sigAV/max(abs(sigAV)); figure(2);plot(sigAV) title('Moving Average filter') %% treshold=mean(sigAV); P_G= (sigAV>0.01); figure(3);plot(P_G) title('treshold Signal') figure;plot(sigL) %% difsig=diff(P_G); left=find(difsig==1); raight=find(difsig==-1); %% % run cancel delay % 6 sample delay because of LowPass filtering % 16 sample delay because of HighPass filtering left=left-(6+16); raight=raight-(6+16); %% % P-QRS-t for i=1:length(left); [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))); R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))); Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i) [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))); S_t(i)=S_t(i)-1+left(i) [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))); P_t(i)=P_t(i)-1+left(i) [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))); T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47 end %% figure;plot(t,sigL,t(Q_t),Q_A,'*g',t(S_t),S_A,'^k',t(R_t),R_A,'ob',t(P_t),P_A,'+b',t(T_t),T_A,'+r'); for i=1:((length(P_t))-1) HRV=P_t(i+1)-P_t(i) end

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