打算用pca对于声音作分类.大家来看下这个程序怎么总不对呢?!谢谢~

lybsbbs

如题,打算利用pca方法对于采集到的声音信号作特征值求解并分类,大概找了下程序,但是无论怎么做,程序总有错误.哪位厉害的仁兄帮忙看看贝.谢了先

shengyin1 是一个.m文件是一个5*16384的特征矩阵.


mixedsig= imread('shengyin1')
meanValue = mean(mixedsig);
mixedsig = mixedsig - meanValue * ones(1,size(meanValue,2));
[Dim,NumofSampl] = size(mixedsig);
oldDimension = Dim;
fprintf('Number of signals: %d\n',Dim);
fprintf('Number of samples: %d\n',NumofSampl);
fprintf('Calculate PCA...');
firstEig = 1;
lastEig = Dim;
covarianceMatrix = cov(mixedsig',1);    %计算协方差矩阵
[E,D] = eig(covarianceMatrix);          %计算协方差矩阵的特征值和特征向量
%———计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数lastEig———
rankTolerance = 1e-5;
maxLastEig = sum(diag(D)) > rankTolerance;
lastEig = maxLastEig;
%——————————降序排列特征值——————————
eigenvalues = flipud(sort(diag(D)));
%—————————去掉较小的特征值——————————
if lastEig < oldDimension
    lowerLimitValue = (eigenvalues(lastEig) + eigenvalues(lastEig + 1))/2;
else
    lowerLimitValue = eigenvalues(oldDimension) - 1;
end
lowerColumns = diag(D) > lowerLimitValue;

%—————————合并选择的特征值——————————
selectedColumns =lowerColumns & higherColumns;
%—————————输出处理的结果信息—————————
fprintf('Selected[ %d ] dimensions.\n',sum(selectedColumns));
fprintf('Smallest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(lastEig));
fprintf('Largest remaining (non-zero) eigenvalue[ %g ]\n',eigenvalues(firstEig));
fprintf('Sum of removed eigenvalue[ %g ]\n',sum(diag(D) .* (~selectedColumns)));
%———————选择相应的特征值和特征向量———————
E = selcol(E,selectedColumns);
D = selcol(selcol(D,selectedColumns)',selectedColumns);
%——————————计算白化矩阵———————————
whiteningMatrix = inv(sqrt(D)) * E';
dewhiteningMatrix = E * sqrt(D);
%——————————提取主分量————————————
y = whiteningMatrix * mixedsig;
%——————————行选择子程序———————————
function newMatrix = selcol(oldMatrix,maskVector)
if size(maskVector,1)~ = size(oldMatrix,2)
    error('The mask vector and matrix are of uncompatible size.');
end
numTaken = 0;
for i = 1:size(maskVector,1)
    if maskVector(i,1) == 1
        takingMask(1,numTaken + 1) == i;
        numTaken = numTaken + 1;
    end
end
newMatrix = oldMatrix(:,takingMask);