特征提取工具箱 - MATLAB实现
简介
本GitHub仓库提供了一个强大的MATLAB程序集，专注于从时间序列数据中提取丰富的时域和频域特征。这些特征广泛应用于信号处理、数据分析、模式识别以及机器学习等领域，特别适合于那些需要深入分析数据内在特性的项目。通过这个工具箱，用户能够便捷地计算并获取以下类型的关键特征：
- 时域有量纲特征：最大值、最小值、平均值、峰峰值、整流平均值、方差、标准差。
- 时域无量纲特征：峭度、偏度、均方根、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子。
- 频域指标：重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差、频率标准差。
- 谱峭度相关参数：谱峭度的均值、标准差、偏度、峭度。
主要函数 fea = genFeatureTF(data, fs, featureNamesCell) 接受信号数据 (data)、采样频率 (fs) 和希望提取的特征名称列表 (featureNamesCell)，然后返回一个结构体或向量 fea，其中包含了所选特征的值。
使用说明
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环境要求: 请确保您的MATLAB版本兼容此代码。推荐使用较新的MATLAB版本以获得最佳性能。
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导入代码: 克隆或下载本仓库到本地，并将整个目录添加到MATLAB的工作路径中，或者直接将其设置为工作目录。
- 调用函数: 准备好您的数据后，按照函数签名调用
genFeatureTF。例如：% 假设data是您的一维信号数组，fs是其采样率 mySignalData = ...; % 您的信号数据 sampleRate = ...; % 信号的采样率 % 提取特定特征，比如最大值、均方根和峭度 selectedFeatures = {'max', 'rms', 'kurtosis'}; features = genFeatureTF(mySignalData, sampleRate, selectedFeatures); - 结果解析: 函数执行后，
features将包含每个选定特征的结果，方便进一步的数据分析和建模。
示例与应用
为了更好地理解和运用，仓库内可能包含了示例脚本，展示如何针对实际信号数据调用此功能并解释结果。这些例子能够帮助新用户快速上手。
注意事项
- 在使用过程中，根据具体信号的特性和需求选择合适的特征集合至关重要。
- 确保信号数据的质量，异常值可能会显著影响特征值。
- 对于高级应用，理解每个特征在特定应用场景下的意义是必要的。
贡献者欢迎对代码提出改进意见或增加更多特性。记得遵守仓库中的许可证协议，共同维护和改进这一宝贵的资源。