信号图像分类识别代码MATLAB

下面是一个简单的信号图像分类识别代码MATLAB示例：

% 读取训练数据
trainData = load('trainData.mat');
trainImages = trainData.images;
trainLabels = trainData.labels;

% 读取测试数据
testData = load('testData.mat');
testImages = testData.images;
testLabels = testData.labels;

% 特征提取
trainFeatures = extractFeatures(trainImages);
testFeatures = extractFeatures(testImages);

% 训练分类器
classifier = fitcecoc(trainFeatures, trainLabels);

% 预测测试数据标签
predictedLabels = predict(classifier, testFeatures);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

其中，`trainData.mat` 和 `testData.mat` 是训练和测试数据集的MATLAB文件。`extractFeatures` 函数是一个自定义的特征提取函数，它将输入图像转换为特征向量。`fitcecoc` 函数用于训练一个多类别分类器。`predict` 函数用于预测测试数据的标签。最后，计算预测准确率。

请注意，这只是一个简单的示例代码。在实际应用中，可能需要进行更多的预处理和特征提取，以及使用更复杂的分类器和调整超参数来获得更好的分类效果。