PDC算法matlab

PDC（Partial Directed Coherence）算法是一种用于分析多通道信号的方法，主要用于分析信号在不同频率带之间的因果关系。下面是一个基于MATLAB实现的PDC算法示例：

function [pdc] = PDC(data)
% PDC算法实现
% 输入：data-多通道信号数据，每一行代表一个通道的信号
% 输出：pdc-每两个通道之间的PDC值矩阵

[N, M] = size(data); % N-信号长度，M-通道数
f = 0:0.5:100; % 频率范围
pdc = zeros(M, M, length(f)); % 初始化PDC值矩阵

for k = 1:length(f)
    for i = 1:M
        for j = 1:M
            if i ~= j
                % 计算PDC值
                [pdc(i,j,k), ~] = pdc_new(data(:,i), data(:,j), f(k));
            end
        end
    end
end

end

function [PDC, COH] = pdc_new(x,y,f)
% PDC算法计算函数
% 输入：x-信号x，y-信号y，f-频率
% 输出：PDC-PDC值，COH-COH值

N = length(x); % 信号长度
W = 2*pi*f; % 角频率

% 矩阵初始化
U = zeros(2*N, 2*N);
V = zeros(2*N, 2*N);

% 构造状态空间模型
for i = 1:N-1
    U(i,i+1) = 1;
end
U(N+1:2*N,1:N) = -[x';y'];
U(N+1:2*N,N+1:2*N) = eye(N);

% 计算状态空间模型的逆
U_inv = inv(U);

% 计算转移矩阵
for k = 1:N
    V(k,k) = exp(-1i*W*x(k));
    V(k+N,k+N) = exp(-1i*W*y(k));
end

% 计算PDC值和COH值
PDC = real(log(det(U_inv*V*U)) - log(det(U_inv*V*U + eye(2*N))));
COH = abs(det(U_inv*V(1:N,N+1:2*N)));

end

该函数实现了PDC算法的计算，并将每两个通道之间的PDC值保存在一个矩阵中返回。使用时，只需将多通道信号数据作为输入即可。