MATLAB 短时傅里叶变换、K-means 聚类和 小波压缩示例

以下是一个使用 MATLAB 进行短时傅里叶变换、K-means 聚类和小波压缩的示例代码：

% 生成示例信号
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间范围
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号

% 进行短时傅里叶变换
windowSize = 256; % 窗口大小
overlap = windowSize/2; % 重叠大小
nfft = 1024; % FFT长度
[S, f, t] = spectrogram(x, windowSize, overlap, nfft, Fs, 'yaxis');

% 绘制傅里叶变换后的三维图像
figure;
surf(t, f, 20*log10(abs(S)), 'EdgeColor', 'none');
axis tight;
view(0,90);
xlabel('时间');
ylabel('频率');
title('短时傅里叶变换');

% 对高度进行K-means聚类操作
S_kmeans = kmeans(abs(S)', 2);
S_kmeans = reshape(S_kmeans, size(S));

% 对高度为1的三维数据进行小波压缩
S_wavelet = S;
S_wavelet(abs(S_kmeans) ~= 1) = 0;

% 绘制小波压缩后的三维图像
figure;
surf(t, f, 20*log10(abs(S_wavelet)), 'EdgeColor', 'none');
axis tight;
view(0,90);
xlabel('时间');
ylabel('频率');
title('小波压缩后的短时傅里叶变换');

以上代码首先生成了一个示例信号 x，然后使用 spectrogram 函数对信号进行短时傅里叶变换，得到变换后的结果 S。接着，使用 surf 函数绘制了傅里叶变换后的三维图像。

然后，对变换后的结果进行 K-means 聚类操作，将高度为 1 的数据标记为 1，其余数据标记为 0。然后，将高度不为 1 的数据置为 0，得到小波压缩后的结果 S_wavelet。最后，使用 surf 函数绘制了小波压缩后的三维图像。

请注意，代码中使用了 kmeans 函数执行 K-means 聚类操作，需要确保您的 MATLAB 版本支持该函数。