MATLAB में स्पेक्ट्रल एंट्रॉपी गणना

Question

मैं MATLAB में सिग्नल की स्पेक्ट्रल एन्ट्रॉपी की गणना कैसे करूं? मैं मूल चरणों को जानता हूं लेकिन यह अच्छा होगा यदि कोई मदद कर सकता है,

1. MATLAB में FFT कमांड का उपयोग करके सिग्नल के पावर स्पेक्ट्रम की गणना करें।
2. पावर स्पेक्ट्रल घनत्व की गणना पावर स्पेक्ट्रम का उपयोग करके या किसी अन्य तकनीक का उपयोग करके करें।
3. बीच पावर स्पेक्ट्रल घनत्व को सामान्य करें , ताकि इसे संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन रूप में माना जा सके ।$[0, 1]$$p_i$
4. एन्ट्रापी गणना करें$H(s) = -\sum p_i\log_2\left(p_i\right)$

Comments

मतलब

— user13107

क्या यह वर्णक्रमीय समतलता या वीनर एन्ट्रापी के समान है? dsp.stackexchange.com/q/2045/29

— endolith

Answer 1

तकनीकी रूप से यह MATLAB-esque फोरम नहीं है, लेकिन मैं आपके लिए और अधिक विस्तार से चरणों की व्याख्या कर सकता हूं: मान लीजिए कि आपका इनपुट इनपुट है $x[n]$, और इसका डीएफटी है $X(f)$। वास्तविक संकेतों के लिए आप एक तरफा डीएफटी का उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि अन्य आधा तब बेमानी होगा जब आप इसकी पावर स्पेक्ट्रल घनत्व को देखते हैं। (PSD)।

एक बार जब आप अपने सिग्नल के DFT की गणना कर लेते हैं, तो PSD बस है $|X(f)|^2$। यही है, आपको अपने डीएफटी परिणाम के पूर्ण परिमाण को चुकता करने की आवश्यकता है।

अब आपको PSD को सामान्य करने की आवश्यकता है जैसे कि इसे प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन, (पीडीएफ) के रूप में देखा जा सकता है। इस प्रकार, एक सामान्यीकृत PSD, (इसे कहते हैं$PSD_n$) बस हो जाएगा:

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

अंत में, आपकी वर्णक्रमीय एंट्रोपी होगी:

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

Answer 2

मैं बस यहाँ है

मेरा स्रोत कोड:

    [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

इस स्रोत कोड में प्रत्येक फ़्रेम ब्लॉक से स्पेक्ट्रल एंट्रॉपी गणना होती है ...