MATLAB에서의 스펙트럼 엔트로피 계산

MATLAB에서 신호의 스펙트럼 엔트로피를 어떻게 계산합니까? 기본 단계는 알고 있지만 누군가 도울 수 있다면 좋을 것입니다.

1. MATLAB에서 FFT 명령을 사용하여 신호의 전력 스펙트럼을 계산하십시오.
2. 전력 스펙트럼 또는 다른 기술을 사용하여 전력 스펙트럼 밀도를 계산하십시오.
3. 사이의 전력 스펙트럼 밀도 정규화 $[0, 1]$확률 밀도 함수로 취급 될 수 있도록 $p_i$.
4. 엔트로피 계산 $H(s) = -\sum p_i\log_2\left(p_i\right)$

기술적으로 이것은 MATLAB-esque 포럼이 아니지만 자세한 단계를 설명 할 수 있습니다. 입력 신호가 $x[n]$DFT는 $X(f)$. 실제 신호의 경우 한쪽 DFT를 사용할 수 있습니다. 다른 절반은 전력 스펙트럼 밀도를 볼 때 중복되기 때문입니다. (PSD).

신호의 DFT를 계산하면 PSD는 단순히 $|X(f)|^2$. 즉, DFT 결과의 절대 크기를 제곱해야합니다.

이제 PSD를 확률 밀도 함수 (PDF)로 볼 수 있도록 PSD를 정규화해야합니다. 따라서 정규화 된 PSD (이를 호출하겠습니다)$PSD_n$)는 다음과 같습니다.

$$PSD_n(f) = \frac{PSD(f)}{\sum_{f=\frac{-fs}{2}}^{f = \frac{f_s}{2}} PSD(f)}$$

마지막으로 스펙트럼 엔트로피는 다음과 같습니다.

$$E = -\sum_{f=\frac{-fs}{2}}^{f = \frac{f_s}{2}} PSD_n(f) log_2[PSD_n(f)]$$

난 그냥 여기서

내 소스 코드 :

    [x, Fs, nbits] = wavread('ederwander.wav'); 


    winSize = 2048;

    n_samples = length(x);


    %50% overlap or 0 to not use overlap
    OverlapStep = 50;

    if OverlapStep > 0

        Overlap = floor((OverlapStep*winSize) / 100); 
        nFrames=floor(n_samples/Overlap)-1; 
    else
        Overlap= winSize;
        nFrames=floor(n_samples/Overlap)-1;
    end

    Entropy = zeros(nFrames,1);

    k=1;
    inc=1;

    while ( (k+winSize-1) <= n_samples )

        FrameSignal = x(k:k+winSize-1);

        v = FrameSignal .* hann(length(FrameSignal));           

        N = length(v);

        Y=fft(v);

        % Compute the Power Spectrum
        sqrtPyy = ((sqrt(abs(Y).*abs(Y)) * 2 )/N);
        sqrtPyy = sqrtPyy(1:winSize/2);



       %Normalization
       d=sqrtPyy(:);
       d=d/sum(d+ 1e-12);

       %Entropy Calculation
       logd = log2(d + 1e-12);
       Entropy(inc) = -sum(d.*logd)/log2(length(d));


       k=k+Overlap;
       inc=inc+1;
end

이 소스 코드는 모든 프레임 블록에서 스펙트럼 엔트로피 계산을 수행합니다 ...