最后更新于：2024-04-07 21:25:59

一、代码运行环境

MATLAB2019a及更新版本。

二、程序介绍

注：图标代表该m文件为脚本文件，可以直接运行；图标代表函数文件，在没有输入变量的情况下无法直接运行。更详细的解释可以看这里。

1.testGenFeaTF.m文件

特征提取函数genFeatureTF的测试文件，可以直接运行。程序运行完成后，在MATLAB的工作区，双击fea变量，可以查看求得的具体数值。

2.genFeatureTF.m文件

时频域信号特征提取函数。23种全都集中到一个封装函数里，只需要输入待提取数据、采样频率和特征类型，实现一行代码完成特征提取。

3.testGenFeaTF2D.m文件（完整版独有）

二维数据特征提取的测试文件，完整版代码中支持对二维数据（维度为m*n，其中m为数据组数，n为每组数据的长度。即每行数据为一组）进行特征提取计算。计算结果中每一行对应一组数据的特征结果。

1.运行测试脚本

先在MATLAB里打开下载好的文件夹，然后运行testGenFeaTF.m程序，程序运行完毕后如果没报错，且工作区成功得到fea变量，则说明运行环境正常，程序正确。

2.导入数据

复制一个testGenFeaTF.m的文件副本，在这个副本里做如下修改：

根据你的文件类型的不同（excel,txt,csv等），将数据导入MATLAB的方法有所不同。同学们可以看博主针对常用文件的导入方法的这个教程，教程上未包含的数据类型，大家可以再参考这个文档。

如果你已经实现了数据导入，这时候应该拥有了一个一维数据变量，这时候就可以调用函数进行特征提取了。

3.实现特征提取

参照testGenFeaTF.m文件中第二步，genFeatureTF函数的调用方法，根据实际采样频率和特征提取类型进行修改设置，运行程序即可。

注：公开版代码需使用MATLAB2022a及以上版本

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20230212 优化了代码，现在如果不提取谱峭度相关的特征，则不会再进行谱峭度计算，提高了程序计算效率。

20220913 （重要）添加了3个特征：med ：中位数、rs ：均方值、rmsa ：方根幅值。

20220520 （重要）添加了四个特征： SKMean：谱峭度的均值、SKStd：谱峭度的标准差、SKSkewness：谱峭度的偏度、SKKurtosis：谱峭度的峭度

20220302 优化了二维特征提取的部分代码

20220224 修复了二维数据特征提取时提取少部分特征会报错的bug

20211206 优化部分代码，更好处理二维数据特征提取

20211204 （重要）1.修复了一维数据导入时为列向量会报错的bug；2.修复了低版本MATLAB打开程序中文字符出现乱码的bug；3.运算量大的特征如果没有选用将不再计算，大大提高程序运行效率。

20211121 修复了二维数据特征提取的部分bug

20211102 支持导入二维数据

20211031 （公开版代码所在版本）完成初版代码

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